Les chercheurs de l’UAB ont produit la carte la plus complète de l’interactome essentiel bactérien, c’est-à-dire de la manière dont les protéines se combinent et interagissent pour remplir des fonctions essentielles à leur survie. La recherche, publié dans la revue eLife, a utilisé l’outil d’intelligence artificielle AlphaFold pour prédire et modéliser plus de 1 400 interactions. Les résultats ont révélé des détails jusqu’alors inconnus sur ces mécanismes et offrent des cibles potentielles pour le développement de nouveaux antibiotiques.
Les bactéries remplissent de nombreuses fonctions essentielles à leur survie, comme la production de l’énergie dont elles ont besoin, la réplication de l’ADN et la division cellulaire pour se reproduire, ou encore la synthèse de leur membrane cellulaire pour se protéger et interagir avec l’environnement, entre autres. Tous ces processus impliquent des complexes qui nécessitent l’action coordonnée d’un ensemble de protéines essentielles : sans elles, les processus n’ont pas lieu et les bactéries meurent.
Par conséquent, connaître en détail comment ces processus fondamentaux sont régulés, quelles protéines sont impliquées et comment elles interagissent est essentiel pour comprendre les mécanismes de croissance, de reproduction et de survie des bactéries.
Les techniques expérimentales entreprises jusqu’à présent ont permis d’identifier des millions d’interactions entre protéines et des milliers de structures de ces protéines, mais ce sont des données brutes qui donnent un grand nombre de faux positifs ; des interactions qui, en réalité, n’ont aucune valeur.
Grâce à des modèles d’intelligence artificielle récemment développés tels qu’AlphaFold2, il a été possible d’obtenir des structures protéiques avec une précision similaire aux méthodes expérimentales et de faire la différence entre les véritables interactions protéine-protéine et les fausses interactions (faux positifs).
Des chercheurs du Département de biochimie et de biologie moléculaire de l’Université autonome de Barcelone ont utilisé le modèle d’intelligence artificielle AlphaFold2 pour prédire l’ensemble des interactions protéine-protéine essentielles à la survie des bactéries, soit un total de 1 402 interactions possibles qui composent le la carte la plus complète de ce qu’on appelle l’interactome essentiel bactérien.
Toutes ces interactions élargissent nos connaissances sur les mécanismes d’action dont les bactéries ont besoin pour survivre et nous permettent d’identifier quelles interactions protéine-protéine pourraient être des cibles pour le développement de nouveaux antibiotiques.
« Nous avons obtenu une carte de l’interactome essentiel bactérien dans laquelle sont collectées toutes les interactions essentielles à la vie et à la multiplication des bactéries. Nous avons caractérisé structurellement ces interactions à l’aide de nouveaux outils d’intelligence artificielle, en particulier AlphaFold », explique Marc Torrent, professeur à l’UAB. directeur de la recherche. « Nous pensons que ces structures constituent une référence pour le développement de nouveaux antibiotiques, car les molécules capables d’inhiber ces interactions se comporteraient comme des antibiotiques avec des mécanismes d’action inhabituels. »
L’activité bactérienne implique entre 4 000 et 5 000 protéines. Cet ensemble s’appelle le protéome bactérien, donnant naissance à uninteractome qui pourrait avoir jusqu’à 20 millions d’interactions possibles. Mais on estime que les interactions qui ont lieu dans une espèce, par exemple dans la bactérie Escherichia coli, sont limitées à environ 12 000. Et toutes ces interactions ne sont pas essentielles à la survie de la bactérie.
Pour distinguer les interactions essentielles, les chercheurs ont considéré uniquement celles dans lesquelles les deux protéines qui interagissent pour former le complexe sont présentes dans au moins deux espèces bactériennes différentes. Grâce à ces filtres et à l’aide du modèle d’intelligence artificielle AlphaFold2, les chercheurs ont obtenu un ensemble de 1 402 interactions protéine-protéine essentielles.
Excellent pouvoir prédictif de l’intelligence artificielle
Pour tester la fiabilité d’AlphaFold2, l’équipe de recherche a comparé ses prédictions avec 140 interactions protéine-protéine obtenues expérimentalement au préalable. Le résultat est un pouvoir prédictif que les auteurs qualifient d’excellent, puisque 113 de ces interactions expérimentales (81 %) ont été prédites par l’IA avec une grande précision.
Les chercheurs pensent que bon nombre des complexes d’interactions protéine-protéine que l’on peut trouver dans les bases de données expérimentales pourraient être des faux positifs.
Nouveaux complexes protéiques essentiels jusqu’alors inconnus
Les chercheurs mettent en évidence la découverte, grâce à cette méthode, d’un ensemble d’interactions protéine-protéine jusqu’alors inconnues qui agissent dans neuf processus essentiels : la biosynthèse des acides gras dans la membrane cellulaire, la synthèse des lipopolysaccharides dans la membrane externe, le transport des lipides, le transport des protéines et des lipoprotéines dans la membrane externe, la division cellulaire, le maintien de la forme allongée des bacilles, la réplication de l’ADN pour la reproduction bactérienne et la synthèse de l’ubiquinone.
Une compréhension détaillée de la structure de ces complexes protéiques nouvellement découverts fournit de nouvelles informations sur les mécanismes moléculaires impliqués dans ces processus bactériens vitaux et ouvre la voie au développement de nouveaux antibiotiques.
Plus d’information:
Jordi Gómez Borrego et al, Assemblage structurel de l’interactome essentiel bactérien, eLife (2024). DOI : 10.7554/eLife.94919