Outil d'IA cartographie les sites de liaison des microARN dans les ARN circulaires

Les ARN circulaires (circARN) sont des molécules en forme de boucle qui peuvent influencer la régulation des gènes par des interactions avec les microARN (miARN). Ces interactions sont complexes, car les circARN peuvent exister sous différentes isoformes de longueur totale. De plus, la jonction de rétro-épissage (BSJ) relie les deux extrémités de l'ARN, et traiter un circARN comme un transcrit linéaire peut ignorer les informations de séquence proches de cette jonction ².

Fonctionnement de l'outil

L'outil développé, appelé circMAC, utilise l'intelligence artificielle pour prédire les sites de liaison des miARN dans les circARN. Il reçoit en entrée une isoforme complète de circARN et une séquence mature de miARN, et prédit une probabilité de liaison pour chaque nucléotide du circARN. Pour ce faire, le circMAC combine trois approches de modélisation de séquence : l'attention, qui capture les informations de toute la séquence du circARN ; Mamba, qui modélise les dépendances séquentielles ; et un réseau neuronal convolutif unidimensionnel, qui identifie les motifs locaux courts associés aux sites de liaison ^1,2.

Évaluation et résultats

Les chercheurs ont évalué le circMAC en utilisant des isoformes complètes de circARN avec des annotations de sites de liaison AGO-CLIP. L'ensemble de données principal contenait 19.674 paires d'entraînement et 7.838 paires de test, avec 5,7 % des positions de nucléotides étiquetées comme sites de liaison. Les résultats ont indiqué que le circMAC améliore la localisation des sites de liaison au niveau du nucléotide par rapport à d'autres modèles ¹.