Les ingénieurs de plates-formes autonomes ont amélioré les protéines
Une nouvelle plateforme robotique produit des protéines aux propriétés améliorées de manière totalement autonome. De plus, le système est capable d’évaluer expérimentalement ces protéines et, grâce à l’intelligence artificielle, d’interpréter les résultats puis de repenser les séquences d’acides aminés des protéines pour renforcer davantage leurs fonctionnalités. Lors d’un test préliminaire visant à renforcer la tolérance thermique des glycosides hydrolases, le robot a augmenté la résistance à la température des protéines d’au moins 12 °C.
La plateforme est conçue pour améliorer les propriétés des protéines selon un processus « identique à la méthode scientifique », explique Philip Romero, chef du projet, de l’Université du Wisconsin-Madison aux États-Unis. «Il conçoit des expériences pour tester des hypothèses, envoie des commandes à un système robotique entièrement automatisé pour exécuter les expériences et apprend des données résultantes pour affiner sa compréhension de la protéine», explique Romero. Finalement, après quelques itérations, le système améliore la conception et les performances des protéines – dans ce cas particulier la stabilité thermique. Dans l’ensemble, cela « accélère et automatise le processus d’ingénierie des protéines », note Romero.
Selon Jacob Rapp, doctorant dans le laboratoire de Romero qui a travaillé sur le projet, le nouveau système « est le premier à éliminer complètement l’implication humaine dans la boucle d’ingénierie » et permet un processus itératif beaucoup plus rapide.
Les robots préparent des protéines avec exactement la même machinerie moléculaire que les cellules, combinant et traduisant une série de blocs d’ADN préalablement préparés. «Nous commençons par une collection de 34 fragments d’ADN qui peuvent être combinés de 1 352 manières différentes, chacun produisant une séquence (protéique) unique», explique Rapp. Dans la démonstration de l’équipe, le robot n’a reçu que des informations sur la stabilité thermique expérimentale de six séquences et a sélectionné quelques cibles possibles à tester en fonction de sa compréhension initiale. «Pour chaque séquence sélectionnée, le robot mélange les fragments pertinents, les assemble en un seul morceau d’ADN, … exprime la protéine et la teste dans une plage de températures», explique Rapp.
Après avoir fabriqué une protéine, le système exécute un test pour mesurer la stabilité thermique, puis tire les leçons de l’expérience pour optimiser ses futures conceptions de protéines. Par rapport aux six séquences de glycosides hydrolases naturelles testées, les meilleures séquences sélectionnées par le système pourraient résister à au moins 12°C. «Nous avons utilisé les glycosides hydrolases comme modèle, (…) nous travaillons maintenant à appliquer la même technologie à des protéines plus pertinentes sur le plan industriel ou clinique», explique Rapp.
«Je ne connais pas d’autres exemples de conception et d’ingénierie de protéines entièrement autonomes», déclare Héctor García Martín, expert en bio-ingénierie basé au Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie, aux États-Unis. «Il s’agit d’un système robotique entièrement automatisé qui teste expérimentalement les protéines conçues et utilise ces informations pour piloter le prochain cycle d’ingénierie», ajoute-t-il.
Rapp établit des comparaisons avec l’évolution dirigée par la technique d’ingénierie des protéines, lauréate du prix Nobel. Il souligne que même si l’évolution dirigée repose sur une série de petites étapes vers une protéine très performante, effectuant généralement quelques mutations à chaque tour, le nouveau système robotique réalise en moyenne plus de 100 mutations à chaque itération. De plus, comme le système de synthèse autonome fonctionne selon une approche acellulaire, il pourrait créer des protéines « tueuses » – celles qui compromettraient la viabilité d’une cellule biologique mais qui pourraient encore avoir des applications possibles en laboratoire.
Toutefois, les deux techniques ne sont pas nécessairement concurrentes. « (Les chercheurs pourraient) explorer un paradigme extrêmement passionnant : intégrer l’apprentissage automatique à l’évolution dirigée », déclare Marc Güell, expert en biologie synthétique à l’Université Pompeu Fabra de Barcelone, Espagne. Pour Güell, l’application de l’intelligence artificielle à la conception de protéines constitue le plus grand tournant dans la biologie synthétique depuis Crispr. Disposer d’un système automatisé « ayant la capacité de « parler » des protéines » est très puissant, dit-il. «La possibilité d’influencer les trajectoires évolutives grâce à l’intelligence artificielle pourrait être transformationnelle, une telle optimisation opérationnelle pourrait accélérer la vitesse de l’ingénierie des protéines», ajoute Güell. « Cela va encore plus loin dans l’automatisation. »
