La diffusion est le processus qui permet à la couleur de se répandre dans le thé, mais il y a bien plus que cela :c'est aussi l'un des principes les plus fondamentaux qui sous-tendent le fonctionnement interne des cellules vivantes. La capacité des molécules à se déplacer dans ou entre les cellules détermine où et si elles peuvent remplir leur fonction. Par conséquent, la motilité des molécules peut en dire long sur leurs tâches dans l'organisme vivant. Les scientifiques utilisent donc des tests dits « FRAP » (FRAP :Fluorescence Recovery After Photobleaching) pour étudier les cinétiques de diffusion, une méthode établie il y a plus de 40 ans. L'équipe interdisciplinaire autour de Patrick Müller au Laboratoire Friedrich Miescher de la Société Max Planck à Tübingen, Allemagne, avait une nouvelle approche de ce genre d'expérience. Dans la revue Communication Nature ils attirent l'attention sur les limites des outils d'analyse préexistants pour les tests FRAP et offrent une alternative flexible et précise :leur logiciel en accès libre « PyFRAP ».
Dans les tests FRAP, le temps nécessaire aux molécules fluorescentes pour reconstituer une zone décolorée est mesuré, évaluant essentiellement à quelle vitesse une zone d'échantillon sombre redevient lumineuse. Cependant, l'évaluation des images obtenues au microscope est tout sauf triviale :le mouvement moléculaire dépend, entre autres, sur la forme de l'environnement. Si une structure complexe est approximée avec des géométries trop simplifiées pour faciliter l'analyse, les coefficients de diffusion estimés peuvent être très éloignés des valeurs réelles. PyFRAP fonctionne sans ces hypothèses simplistes et prend plutôt des mesures plus réalistes, en compte les structures tridimensionnelles. Le programme simule ensuite numériquement l'expérience et utilise des algorithmes classiques pour adapter les simulations aux données mesurées.
Dr Alexander Bläßle, auteur principal de la publication, et ses collègues ont identifié une variété de problèmes potentiels avec les méthodes d'analyse FRAP actuelles et les ont résolus au cours du développement de PyFRAP. Cette rigueur a porté ses fruits :par rapport aux programmes alternatifs, PyFRAP délivre des résultats particulièrement fiables, surtout dans des conditions compliquées. Et ses conditions initiales flexibles permettent également l'évaluation des données iFRAP (iFRAP :FRAP inverse), une alternative relativement nouvelle au FRAP qui est moins nocive pour les échantillons délicats.
Avec la disponibilité d'une méthode d'analyse plus précise, de nouvelles applications pour les tests FRAP ou iFRAP pourraient désormais voir le jour. Les auteurs soulignent que leur logiciel peut aider à explorer les interactions entre les molécules dans les organismes vivants :par exemple, cela pourrait aider à déterminer si les molécules sont ralenties en interagissant avec des partenaires de liaison (peut-être non découverts jusqu'à présent).
PyFRAP a le potentiel de s'imposer comme un nouveau programme d'analyse standard dans la recherche fondamentale. Dans tous les cas, il fournit déjà un exemple impressionnant des avantages de remettre constamment en question des stratégies établies et de ne pas se contenter de simples, des solutions encore moins précises.
