Un nouvel algorithme dévoile les secrets des usines cellulaires
Seules les enzymes les plus prometteuses doivent être testées.
Les molécules de médicaments et les biocarburants peuvent être fabriqués sur commande par des usines de cellules vivantes, où les enzymes biologiques font le travail. Des chercheurs de l'université de technologie de Chalmers ont mis au point un modèle informatique capable de prédire la vitesse de fonctionnement des enzymes, ce qui permet de trouver les usines vivantes les plus efficaces et d'étudier des maladies difficiles.
Les chercheurs ont testé leur modèle en simulant le métabolisme dans plus de 300 types de levures. Après comparaison avec les connaissances mesurées et préexistantes, les chercheurs ont conclu que les modèles avec des valeurs de kcat prédites pouvaient simuler avec précision le métabolisme. L'image montre la levure de boulangerie commune, Saccharomyces cerevisiae.
Chalmers University of Technology
Les enzymes sont des protéines présentes dans toutes les cellules vivantes. Leur rôle est d'agir comme des catalyseurs qui augmentent la vitesse de réactions chimiques spécifiques qui ont lieu dans les cellules. Les enzymes jouent donc un rôle crucial dans le fonctionnement de la vie sur terre et peuvent être comparées aux petites usines de la nature. Elles sont également utilisées dans les détergents et pour fabriquer, entre autres, des édulcorants, des colorants et des médicaments. Les utilisations potentielles sont presque infinies, mais elles sont entravées par le fait que l'étude des enzymes est coûteuse et prend beaucoup de temps.
"Il serait impossible d'étudier chaque enzyme naturelle par des expériences en laboratoire, elles sont tout simplement trop nombreuses. Mais avec notre algorithme, nous pouvons prédire quelles sont les enzymes les plus prometteuses simplement en regardant la séquence d'acides aminés dont elles sont composées", explique Eduard Kerkhoven, chercheur en biologie des systèmes à l'université de technologie de Chalmers et auteur principal de l'étude.
Seules les enzymes les plus prometteuses doivent être testées
Le taux de renouvellement des enzymes, ou valeur kcat, décrit la rapidité et l'efficacité d'une enzyme et est essentiel pour comprendre le métabolisme d'une cellule. Dans la nouvelle étude, les chercheurs de Chalmers ont mis au point un modèle informatique qui permet de calculer rapidement la valeur kcat. La seule information nécessaire est l'ordre des acides aminés qui composent l'enzyme - ce qui est souvent largement disponible dans les bases de données ouvertes. Une fois que le modèle a effectué une première sélection, seules les enzymes les plus prometteuses doivent être testées en laboratoire.
Compte tenu du nombre d'enzymes naturelles, les chercheurs estiment que ce nouveau modèle de calcul pourrait être d'une grande importance.
"Nous voyons de nombreuses applications biotechnologiques possibles. Par exemple, les biocarburants peuvent être produits lorsque les enzymes décomposent la biomasse dans un processus de fabrication durable. L'algorithme peut également être utilisé pour étudier les maladies du métabolisme, où des mutations peuvent entraîner des défauts dans le fonctionnement des enzymes du corps humain", explique Eduard Kerkhoven.
Plus de connaissances sur la production d'enzymes
D'autres applications possibles sont la production plus efficace de produits fabriqués à partir d'organismes naturels, par opposition aux processus industriels. La pénicilline extraite d'une moisissure en est un exemple, tout comme le médicament anticancéreux taxol provenant de l'if et l'édulcorant stevia. Ils sont généralement produits en faibles quantités par des organismes naturels.
"Le développement et la fabrication de nouveaux produits naturels peuvent être grandement facilités par la connaissance des enzymes qui peuvent être utilisées", explique Eduard Kerkhoven.
Le modèle de calcul peut également mettre en évidence les changements de la valeur kcat qui se produisent en cas de mutation des enzymes, et identifier les acides aminés indésirables qui peuvent avoir un impact majeur sur l'efficacité d'une enzyme. Le modèle peut également prédire si les enzymes produisent plus d'un "produit".
Nous pouvons révéler si les enzymes ont des activités "au noir" et produisent des métabolites qui ne sont pas souhaitables. C'est utile dans les industries où l'on veut souvent fabriquer un seul produit pur."
Les chercheurs ont testé leur modèle en utilisant 3 millions de valeurs de kcat pour simuler le métabolisme de plus de 300 types de levures. Ils ont créé des modèles informatiques de la vitesse à laquelle les levures pouvaient se développer ou produire certains produits, comme l'éthanol. Après comparaison avec les connaissances mesurées et préexistantes, les chercheurs ont conclu que les modèles avec des valeurs de kcat prédites pouvaient simuler avec précision le métabolisme.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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