Vous ne pouvez pas déplacer un scientifique pharmaceutique d’un laboratoire à une cuisine et vous attendre au même résultat de recherche. Les enzymes se comportent exactement de la même manière : elles dépendent d’un environnement spécifique. Mais maintenant, dans une étude récemment publiée dans ACS Biologie synthétiquedes chercheurs de l’Université d’Osaka ont conféré un niveau analogue d’adaptabilité aux enzymes, un objectif qui est resté insaisissable depuis plus de 30 ans.
Les enzymes remplissent des fonctions impressionnantes, rendues possibles par l’arrangement unique de leurs acides aminés constitutifs, mais généralement uniquement dans un environnement cellulaire spécifique. Lorsque vous modifiez l’environnement cellulaire, l’enzyme fonctionne rarement bien, voire pas du tout. Ainsi, un objectif de recherche de longue date a été de conserver ou même d’améliorer la fonction des enzymes dans différents environnements ; par exemple, des conditions favorables à la production de biocarburants. Traditionnellement, un tel travail a impliqué de nombreux essais et erreurs expérimentaux qui pourraient avoir peu d’assurance d’obtenir un résultat optimal.
L’intelligence artificielle (un outil informatique) peut minimiser ces essais et erreurs, mais repose toujours sur des structures cristallines d’enzymes obtenues expérimentalement, qui peuvent être indisponibles ou ne pas être particulièrement utiles. Ainsi, « les acides aminés pertinents que l’on devrait muter dans l’enzyme pourraient n’être que des suppositions », déclare Teppei Niide, co-auteur principal. « Pour résoudre ce problème, nous avons conçu une méthodologie de classement des acides aminés qui dépend uniquement de la séquence d’acides aminés largement disponible d’enzymes analogues d’autres espèces vivantes. »
Les chercheurs se sont concentrés sur les acides aminés impliqués dans la spécificité de l’enzyme malique à la molécule que l’enzyme transforme (c’est-à-dire le substrat) et à la substance qui aide la transformation (c’est-à-dire le cofacteur). En identifiant les séquences d’acides aminés qui n’ont pas changé au cours de l’évolution, les chercheurs ont identifié les mutations d’acides aminés qui sont des adaptations à différentes conditions cellulaires chez différentes espèces.
« En utilisant l’intelligence artificielle, nous avons identifié des résidus d’acides aminés inattendus dans l’enzyme malique qui correspondent à l’utilisation par l’enzyme de différents cofacteurs redox », explique Hiroshi Shimizu, co-auteur principal. « Cela nous a aidés à comprendre le mécanisme de spécificité de substrat de l’enzyme et facilitera l’ingénierie optimale de l’enzyme dans les laboratoires. »
Ce travail a réussi à utiliser l’intelligence artificielle pour accélérer et améliorer considérablement le succès de la reconfiguration substantielle du mode d’action spécifique d’une enzyme, sans altérer fondamentalement la fonction de l’enzyme. Les progrès futurs de l’ingénierie enzymatique bénéficieront grandement à des domaines tels que la production pharmaceutique et de biocarburants qui nécessitent d’ajuster soigneusement la polyvalence des enzymes à différents environnements biochimiques, même en l’absence de structures cristallines des enzymes correspondantes.
Plus d’information:
Sou Sugiki et al, Identification guidée par la régression logistique des résidus contribuant à la spécificité des cofacteurs dans l’enzyme avec des ensembles de données de séquence partitionnés par propriétés catalytiques, ACS Biologie synthétique (2022). DOI : 10.1021/acssynbio.2c00315