Mihaela Zavolan, professeure à Biozentrum, université de Bâle

Mihaela Zavolan est experte dans le domaine de l’exploration des très petites cellules d’ARN, appelées « micro-ARNs » (miARN). Les micro-ARN contrôlent la majorité de nos gènes en empêchant, diminuant ou améliorant la formation des protéines. La professeure Mihaela Zavolan et son équipe ont publié ces dernières années, dans les meilleures revues scientifiques, de nombreuses études de très grande qualité sur le thème de la régulation génique. Avec leurs connaissances elles contribuent largement à la compréhension de la fonction cellulaire, qui, par exemple, peut se modifier en cas de cancer.

Les micro-ARN, en régulant de nombreux gènes, jouent un rôle important dans le développement, le métabolisme et la défense immunitaire. En outre les miARN peuvent empêcher ou aggraver les processus de déclenchement de maladies spécifiques comme les infections ou les cancers. « On espère, au moyen de molécules synthétiques semblables aux miARN, réguler l’expression de gènes spécifiques, pour pouvoir mieux étudier la fonction génétique en laboratoire. Une meilleure compréhension des miARN permettrait de mieux contrôler le comportement d’une cellule », explique Mihaela Zavolan.

Avant que les protéines, qui contrôlent les différentes fonctions de notre corps, puissent se former, il est essentiel que nos gènes soient lus (transcription). Un ARN messager (ARNm) se forme alors et sert de guide pour la construction des protéines (translation). Les micro-ARN sont formés de 21 à 23 nucléotides ; ils lient et régulent des messagers ARN précis. On différencie l’interaction canonique d’un miARN avec son messager ARN si au moins la première moitié du miARN est complémentaire de son ARN cible, et l’interaction non canonique dans le cas contraire. Quels sont alors les mécanismes utilisés par les miARN pour influencer la quantité de protéines ? C’est à cette question parmi d’autres que Mihaela Zavolan et son équipe essaient de répondre. Dans le cadre de leurs recherches, elles utilisent différentes lignées cellulaires ainsi que des modèles informatiques. « La complexité des processus biologiques rend le calcul sur ordinateur indispensable », explique Mihaela Zavolan. Elle ajoute : « Nos modèles mathématiques sont basés sur des données expérimentales et selon les calculs nous essayons de confirmer ces données en refaisant les expériences. »

La professeure Mihaela Zavolan et son équipe ont été les premières à développer une méthode d’identification des interactions non canoniques. Ces dernières étaient jusqu’à présent difficilement détectables. MIRZA est le modèle biophysique que l’équipe de Mihaela Zavolan a créé en collaboration avec le Pr Erik Van Nimwegen. Les résultats ont été validés en utilisant une lignée cellulaire humaine. Mihaela Zavolan : « Il est intéressant de constater que, d’après le modèle, les interactions non canoniques de miARN fonctionnelles sont à présent plus nombreuses. » Avec ce nouvel outil on repère les miARN interactives les plus importantes, qu’elles soient canoniques ou non canoniques et on analyse ainsi plus précisément leur fonction et leur influence sur la formation des protéines.

Une fois formé, un ARNm doit être retraité pour que l’on puisse garantir sa stabilité et le préparer à la translation. À cet effet une queue formée de nombreuses adénines est ajoutée à l’extrémité 3 (Poly A). Les cellules qui se trouvent en cours de division génèrent différentes séquences longues d’ARNm tandis qu’une queue Poly A s’y accroche. Pour les cellules au repos la queue Poly A est ajoutée à un autre endroit. « Nous nous sommes demandé s’il s’agissait d’un mécanisme des cellules pour échapper à la régulation par les miARN », explique Mihaela Zavolan. La professeure et son équipe ont alors recherché les conséquences fonctionnelles des différentes longueurs d’ARNm sur leur stabilité et sur la production des protéines. Elles ont comparé les queues Poly A avec les niveaux des ARNm et des protéines dans des cellules de souris et humaines en croissance. Leurs résultats ont montré que les ARNm raccourcis ne résistent pas systématiquement à la régulation par les miARN. L’accroissement ou la diminution des quantités de protéines dépend aussi d’autres facteurs.

Mihaela Zavolan est née en 1968 à Timişoara, en Roumanie. Après ses études de médecine à l’université de médecine et de pharmacie (University of Medicine and Pharmacy) de Timişoara, elle a passé une thèse en informatique à l’université du Nouveau-Mexique (University of New Mexico) d’Albuquerque, aux États-Unis ; elle s’est alors orientée vers une carrière scientifique en biologie assistée par ordinateur. Après des études approfondies en tant que postdoctorante, elle a occupé un poste de professeure assistante à Biozentrum, université de Bâle ; ce poste s’est transformé en poste de professeure en 2014. Depuis 2004 elle dirige en outre un groupe à l’Institut suisse pour la bio-informatique (Swiss Institute of Bioinformatics) (SIB).