Des chercheurs de l’Institut national japonais des sciences des matériaux (NIMS) ont mis au point un appareil capable de prendre des centaines de fois plus de mesures électrochimiques que les appareils conventionnels. En analysant les grandes quantités de données de l’appareil, l’équipe a identifié des mécanismes moléculaires qui permettent aux bactéries électrogènes de générer efficacement de l’électricité même lorsqu’elles sont soumises à une large gamme de potentiels d’électrodes.
Cette technique peut également être utilisée pour analyser des matériaux interagissant avec des micro-organismes (par exemple, des plastiques biodégradables), facilitant potentiellement les efforts pour découvrir des matériaux dégradables microbiens innovants.
Les travaux ont été publiés dans la revue Motifs en octobre 2022.
Certains micro-organismes peuvent générer de l’électricité tout en purifiant les eaux usées. Étant donné que ce mécanisme de production d’énergie respectueux de l’environnement est influencé par divers facteurs, les approches expérimentales et théoriques conventionnelles pour le comprendre et le contrôler ont été difficiles. La science des données – l’analyse de quantités massives de données – avait été considérée comme une approche potentiellement efficace de ce problème. Cependant, cela nécessite de grandes quantités de données électrochimiques de haute qualité avec des conditions définies et peu de variabilité, ce qui a rendu pratiquement impossible à réaliser techniquement et économiquement.
Les chercheurs ont développé un système de mesure électrochimique capable de prendre des centaines de fois plus de mesures électrochimiques à 3 électrodes que les systèmes conventionnels. Ils ont ensuite construit une base de données de haute qualité et analysé les données à l’aide de techniques de science des données pour déterminer la relation entre l’efficacité de la production d’électricité bactérienne et la concentration de facteurs externes améliorant le transfert d’électrons extracellulaire bactérien.
De plus, ils ont identifié les mécanismes par lesquels les molécules de riboflavine servent de transporteurs d’électrons extracellulaires, permettant aux bactéries électrogènes de générer efficacement de l’électricité même lorsqu’elles sont soumises à une large gamme de potentiels d’électrodes.
Le système de mesure électrochimique nouvellement développé par l’équipe est considérablement plus rentable que les systèmes conventionnels et a montré une reproductibilité de mesure élevée. Il s’agit de la première recherche à démontrer que les techniques de science des données (c’est-à-dire l’analyse d’énormes quantités de données de mesure électrochimique) peuvent être utilisées efficacement dans la recherche en électrochimie microbienne.
De plus, le courant électrique produit par les micro-organismes étant un indicateur de leur niveau d’activité métabolique, ce système permet de mesurer l’impact des micro-organismes sur les biomatériaux. Par exemple, la vitesse à laquelle les plastiques biodégradables se désintègrent devrait être positivement corrélée avec la quantité de courant électrique produit par les micro-organismes qui les décomposent.
Le système peut également être utilisé pour mesurer le courant électrique produit par les micro-organismes associés à divers matériaux. Ces données pourraient ensuite être analysées à l’aide de techniques de science des données pour prédire les matériaux dotés de propriétés physiques supérieures, accélérant potentiellement les efforts pour découvrir de nouveaux matériaux efficaces.
Ce projet a été dirigé par Miran Waheed (JSPS Postdoctoral Research Fellow (au moment de cette recherche), Electrochemical Nanobiotechnology Group (ENG), International Center for Materials Nanoarchitectonics (MANA), NIMS); Gaku Imamura (chercheur principal, ENG, MANA, NIMS) et Akihiro Okamoto (responsable de l’ENG, MANA, NIMS).
Plus d’information:
Waheed Miran et al, Paysages multivariés construits par estimation bayésienne sur cinq cents profils temporels électrochimiques microbiens, Motifs (2022). DOI : 10.1016/j.patter.2022.100610