Un chercheur postdoctoral du Advanced Science Research Center du CUNY Graduate Center (CUNY ASRC) a fait un pas important vers la compréhension de la façon dont des mélanges complexes de blocs de construction biomoléculaires forment des modèles auto-organisés.
La découverte détaillée dans un nouvel article publié dans la revue Chimie et rédigé par Ankit Jain, membre du laboratoire du directeur de l’initiative Nanoscience CUNY ASRC, Rein Ulijn, fournit de nouvelles connaissances sur les fonctions biologiques adaptatives, qui pourraient être essentielles à la conception de nouveaux matériaux et technologies dotés de capacités et d’attributs similaires.
« Toutes les formes de vie commencent avec les mêmes ensembles conservés de blocs de construction, qui comprennent les 20 acides aminés qui composent les protéines », a déclaré Jain. « Comprendre comment les mélanges de ces molécules communiquent, interagissent et forment des modèles auto-organisés améliorerait notre compréhension de la façon dont la biologie crée la fonctionnalité. Cette compréhension pourrait également donner lieu à de toutes nouvelles façons de créer des matériaux et des technologies qui intègrent des processus vitaux tels que l’adaptation, grandir, guérir et développer de nouvelles propriétés si nécessaire. »
Jain a adopté une nouvelle approche synthétique pour commencer à découvrir comment des mélanges complexes de biomolécules interagissent et s’adaptent collectivement aux changements de leur environnement. Au lieu d’essayer de démêler l’organisation moléculaire dans les systèmes existants, tels que ceux trouvés dans les cellules biologiques, il a abordé le problème dans un tube à essai en créant des mélanges avec des composants conçus pour réagir et interagir. Jain a ensuite suivi et observé l’émergence de modèles de plus en plus complexes que les biomolécules formaient spontanément en réponse aux changements de leur environnement.
« Les mélanges complexes de molécules en interaction sont fondamentaux pour les processus vitaux, mais ils ne sont pas couramment étudiés dans les laboratoires de chimie, car ils sont désordonnés, très compliqués et difficiles à étudier et à comprendre », a déclaré Ulijn. « La conception systématique de mélanges et le suivi de leur comportement nous permettent de faire des observations fondamentales sur la façon dont les mélanges de molécules deviennent des collectifs fonctionnels. Nous avons pu détailler comment ces systèmes chimiques absorbent les changements des conditions externes pour former des schémas spécifiques d’accumulation et de dégradation. Nous avons également découvert que les systèmes avec autant de variables montrent un comportement stochastique, donc bien que la formation globale des modèles semble similaire lors de l’exécution de plusieurs expériences, les détails précis de deux expériences indépendantes sont différents.
L’expérience de Jain a commencé par mélanger un certain nombre de dipeptides sélectionnés, qui sont des composés minimalistes de type protéine composés de deux acides aminés. Ces ensembles de dipeptides (conçus en fonction de leur capacité à s’agréger et à interagir) contenaient également un catalyseur qui permettait aux dipeptides de se recombiner dynamiquement et de former des peptides avec des schémas d’interaction plus complexes. Le système le plus complexe étudié dans cet article a commencé avec 15 dipeptides différents, qui se combinent de manière réversible pour former 225 tétrapeptides uniques. Il était alors possible pour Jain de suivre la formation et la décomposition de peptides de séquence différente au sein des mélanges. Il a observé que leurs schémas d’interaction étaient fortement dictés par les conditions environnementales.
Il est essentiel d’éclairer l’auto-organisation moléculaire à travers des modèles hiérarchiques d’interactions covalentes et non covalentes pour comprendre comment les fonctions biologiques pertinentes à la vie émergent. La nouvelle approche ascendante permet aux chercheurs de comprendre, pour la première fois, les caractéristiques d’ensemble tout en fournissant simultanément une résolution moléculaire de l’information. Les travaux démontrent que des mélanges de molécules simples démontrent une sélection de séquence spontanée, ce qui peut fournir des informations sur les origines chimiques de la fonction biologique. Dans l’ensemble, la conception de systèmes adaptatifs basés sur des mélanges à plusieurs composants est susceptible de conduire à la découverte de la façon dont les modèles dictent la formation de matériaux reconfigurables et fonctionnels qui sont prometteurs pour les futures technologies bioinspirées.
Rein V. Ulijn & collegaues, Modèles d’adaptation moléculaire traitables dans un système peptidique complexe conçu, Chimie (2022). DOI : 10.1016/j.chempr.2022.03.016. www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(22)00153-X