Des scientifiques de l’Université de Cambridge ont développé un atlas des protéines décrivant le comportement des protéines à l’intérieur des cellules humaines. Cet outil pourrait être utilisé pour rechercher les origines de maladies liées au mauvais comportement des protéines, comme la démence et de nombreux cancers.
L’atlas, qui est publié en Nature Communicationsa permis aux chercheurs de trouver de nouvelles protéines à l’intérieur des cellules, responsables d’une série de fonctions corporelles importantes. L’équipe s’est concentrée sur une partie de la cellule en forme de gouttelette appelée condensat, qui est un centre de rencontre pour l’organisation des protéines. Ces centres sont également des sites clés où les processus pathologiques commencent.
Les prédictions sont disponibles avec l’article afin que les chercheurs du monde entier puissent explorer leurs cibles protéiques d’intérêt et tous les systèmes de condensation environnants.
« Ce modèle nous a permis de découvrir de nouveaux composants dans les compartiments sans membrane en biologie ainsi que de découvrir de nouveaux principes sous-jacents à leur fonction », a déclaré le professeur Tuomas Knowles, qui a dirigé cette recherche.
Condensats de protéines
Les cellules sont constituées de molécules soigneusement organisées, et l’une des méthodes qu’elles utilisent pour s’organiser est de se réunir à l’intérieur d’un condensat. Ce concentrateur est microscopique et se trouve à l’intérieur d’une cellule. Ces condensats font partie de la machinerie essentielle qui fait fonctionner les cellules vivantes.
« Jusqu’à présent, nous n’avons pas de carte complète des protéines qui se combinent pour former des condensats, mais grâce à nos travaux, nous fournissons un premier atlas de ce type », a déclaré Knowles.
Utilisation de l’IA
Les règles qui dirigent les protéines à l’intérieur des cellules ne sont pas entièrement comprises, c’est pourquoi l’équipe a décidé de construire cet atlas pour prédire quelles protéines se rencontrent à l’intérieur des condensats.
« Ce qui a motivé cette recherche était le désir de comprendre toute la complexité des condensats de protéines et d’aller plus loin que ce que les scientifiques ont étudié jusqu’à présent », a déclaré le Dr Kadi Liis Saar, premier auteur de cette recherche et chercheur postdoctoral au Centre for Misfolding Diseases.
Les chercheurs ont utilisé de grandes bases de données, telles que StringDB et BioGRID, qui contiennent des données sur de nombreux aspects des cellules, ainsi que des études de cas plus approfondies sur des condensats individuels.
La puissance de l’IA permet aux scientifiques de combiner ces données même si elles sont complexes, vastes et difficiles à comparer. Alors que les travaux précédents se concentraient sur une poignée de protéines, l’atlas peut caractériser l’ensemble d’une cellule.
« Avec cet atlas, nous pouvons faire des prédictions sur chaque protéine d’une cellule, sur l’endroit exact où elle se trouve et sur les types d’autres protéines avec lesquelles elle interagit », a commenté Saar. « Nous espérons que cela ouvrira de nouvelles perspectives aux chercheurs et de nouvelles possibilités d’intervention dans les maladies associées à la formation anormale de condensats. »
Découvertes de protéines
L’IA a détecté des protéines présentes dans la cellule modèle qui n’avaient jamais été observées auparavant. Si ces protéines sont désormais détectées en laboratoire, cela constitue un bon indicateur de la précision de l’IA.
Les chercheurs ont déclaré : « Dans notre étude, nous avons découvert des protéines dans les condensats qui n’avaient jamais été observées auparavant. Ces protéines sont impliquées dans des fonctions importantes du corps, telles que la distribution des graisses, la création d’actine à l’intérieur des cellules et la création de nouvelles protéines. Ces protéines n’avaient pas été détectées dans l’étude précédente que nous avions utilisée comme ensemble d’entraînement. »
« Nous espérons que ces données permettront de nouvelles découvertes sur les rôles biologiques des condensats ainsi que sur les facteurs biophysiques à l’origine de la formation des condensats. »
Plus d’information:
Atlas des condensats de protéines à partir de modèles prédictifs de composition de condensats hétéromoléculaires, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-48496-7