Présentation de la perceptéine, un réseau neuronal artificiel à base de protéines dans les cellules vivantes

L’Université Westlake en Chine et le California Institute of Technology ont conçu un système à base de protéines à l’intérieur des cellules vivantes, capable de traiter plusieurs signaux et de prendre des décisions en fonction de ceux-ci.

Les chercheurs ont également introduit un terme unique, « perceptéine », qui désigne une combinaison de protéine et de perceptron. Perceptron est un concept fondamental de réseau neuronal artificiel, résolvant efficacement les problèmes de classification binaire en mappant les caractéristiques d’entrée à une décision de sortie.

En fusionnant les concepts de la théorie des réseaux neuronaux avec l’ingénierie des protéines, la « perceptéine » représente un système biologique capable d’effectuer des calculs de classification au niveau des protéines, semblable à un réseau neuronal artificiel de base. Ce circuit de « perceptéine » peut classer différents signaux et réagir en conséquence, par exemple décider de rester en vie ou de subir une mort cellulaire programmée.

Les cellules traitent naturellement plusieurs signaux de classification, tels que les signaux de stress et de développement, pour initier des fonctions cellulaires avec des résultats distincts. Les cellules immunitaires réagissent aux menaces en fonction des signaux qu’elles détectent. La voie de signalisation p53 détermine s’il faut réparer les dommages ou s’autodétruire pour prévenir le cancer.

Les scientifiques ont eu du mal à créer des systèmes artificiels capables de reproduire ce processus de prise de décision à l’intérieur des cellules. La plupart des tentatives existantes reposent sur l’ADN ou l’ARN, qui peuvent être lentes et moins directes. Au lieu de systèmes basés sur l’ADN, les chercheurs ont construit leur circuit décisionnel avec des protéines, des hétérodimères protéiques de novo et des protéases modifiées.

En créant des paires de protéines qui se lient de manière spécifique, les protéines s’organisent dans le réseau de perceptéines, où certaines protéines s’activent et en inhibent d’autres. Cela garantit que lorsque plusieurs signaux sont présents, seul le plus fort déclenche une réaction, ignorant les signaux les plus faibles.

Dans l’étude intitulée « Un réseau neuronal synthétique au niveau des protéines dans les cellules de mammifères », publié dans Scienceles chercheurs ont montré que les circuits de perceptéine pouvaient distinguer les entrées de signal avec des limites de décision réglables, offrant ainsi la possibilité de contrôler des réponses cellulaires complexes sans régulation transcriptionnelle.

L’équipe a assemblé six composants protéiques de perceptéine et deux protéines d’entrée nécessaires à un circuit complet à deux entrées et deux sorties. Ils ont sélectionné deux protéases bien connues, la protéase du virus de gravure du tabac et la protéase du virus de la marbrure des veines du tabac, et les ont fusionnées de manière à contrôler le clivage et la dégradation de la protéase.

Pour tester l’activation du circuit de la perceptéine, les chercheurs ont conçu une lignée cellulaire stable de rapporteur de rein embryonnaire humain. Cette lignée cellulaire contenait une construction qui exprimait simultanément deux protéines fluorescentes : Citrine et mCherry.

Chaque protéine fluorescente a été marquée avec un N-dégron activé par clivage (signal de dégradation) spécifique à l’une des deux protéases d’entrée dans le circuit de la perceptéine. Lorsqu’une protéase correspondante était active, elle clivait le dégron, réduisant ainsi la fluorescence. Cette configuration a permis aux chercheurs d’évaluer visuellement et quantitativement l’activité en fonction des niveaux de fluorescence. L’équipe a confirmé que chaque variante de protéase réduisait spécifiquement la fluorescence uniquement de son rapporteur cible.

D’autres étapes de validation ont démontré que les protéines d’entrée reconstituaient correctement leurs protéases cibles. En modifiant les niveaux des composants de perceptéine, ils ont pu affiner efficacement les résultats de la décision, et les performances sont restées solides même lorsque le timing d’entrée variait ou que du bruit était introduit.

Pour présenter une application pratique, les chercheurs ont connecté la sortie du circuit de perceptéine à une voie d’apoptose de la caspase-3. Cette liaison a permis au circuit de déclencher la mort cellulaire en fonction de conditions d’entrée spécifiques, transformant les sorties basées sur la fluorescence en décisions de vie ou de mort pour les cellules.

L’étude démontre la faisabilité de construire des circuits inspirés des réseaux neuronaux artificiels dans des cellules de mammifères en utilisant des protéines synthétiques pour effectuer des classifications de signaux complexes. Ces circuits ont des applications potentielles dans les thérapies programmables, dans lesquelles les cellules pourraient répondre à des signaux spécifiques à une maladie avec des résultats adaptés, tels que l’apoptose sélective ou d’autres réponses cellulaires.

Il existe également des implications évidentes pour la construction de systèmes informatiques complexes à partir de protéines en interaction en tant que forme d’intelligence artificielle basée sur la biologie, bien que de telles considérations sortent du cadre des efforts de recherche actuels.

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