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Un nouveau modèle de métabolisme
Les scientifiques de l'EPFL ont développé un algorithme qui permet de modéliser les réactions biochimiques du métabolisme jusqu'à la synthèse d'ARN avec une précision sans précédent.
Tous les êtres vivants sont faits de carbone, et les sucres, par exemple le glucose, en sont une source très courante. Par conséquent, la plupart des cellules mangent bien les sucres, utilisant des enzymes pour les digérer par une série de réactions chimiques qui transforment le sucre initial en une variété de composants cellulaires, y compris les acides aminés, les éléments constitutifs de l'ADN et les graisses. Parce qu'elles aident ces réactions du métabolisme des sucres à se dérouler efficacement, les enzymes sont appelées biocatalyseurs.
Étant donné l'importance de toutes les enzymes pour la vie elle-même, les scientifiques ont construit plusieurs modèles mathématiques qui décrivent comment les cellules utilisent les enzymes pour transformer un sucre. Ces modèles ont été utilisés avec succès, par exemple, pour améliorer la production de biocarburants de deuxième génération ou pour identifier des cibles de médicaments pour le paludisme, mais ils ne tiennent pas compte du " coût " métabolique de la production des enzymes qui catalysent toutes ces réactions chimiques.
La prise en compte de ce phénomène, appelé " expression ", est essentielle pour décrire de nombreux autres phénomènes, notamment la fermentation de la bière et la croissance des cellules cancéreuses. Mais tout cela dépend d'abord de la modélisation précise des mécanismes d'expression.
Aujourd'hui, le professeur Vassily Hatzimanikatis de l'EPFL et Pierre Salvy, doctorant dans son laboratoire, ont développé un modèle mathématique qui peut modéliser efficacement l'expression des enzymes dans les cellules vivantes, ainsi que son coût métabolique associé. Le modèle s'appelle ETFL pour "Expression et Thermodynamique des Flux" et tire sa précision de la prise en compte à la fois de la biochimie et de la thermodynamique - un ensemble de lois physico-chimiques qui décrivent comment l'énergie circule dans les systèmes. En combinant cela avec des outils mathématiques du domaine de l'optimisation, les chercheurs ont pu améliorer considérablement la précision des prédictions du modèle.
"Cette intégration du métabolisme, de l'expression et de la thermodynamique est la première du genre, et elle est de 10 à 100 fois plus rapide que les modèles de pointe précédents, qui ne comportent pas de thermodynamique ", explique M. Salvy.
Pour augmenter encore son pouvoir prédictif, le modèle de l'ETFL a été conçu pour prendre en compte une grande variété de mesures effectuées grâce au champ massif des "omiques", qui mesure les caractéristiques des cellules telles que l'expression des gènes, les profils protéiques, etc. "Notre algorithme peut être utilisé pour améliorer la production de produits biochimiques, ou pour prédire avec précision la façon dont les cellules cancéreuses métabolisent", explique M. Salvy. "Il peut aussi ouvrir la porte à des applications dans la médecine personnalisée."
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Pierre Salvy, Vassily Hatzimanikatis. The ETFL formulation allows multi-omics integration in thermodynamics-compliant metabolism and expression models. Nature Communications 13 January 2020. DOI: 10.1038/s41467-019-13818-7