Une nouvelle méthode de modélisation mathématique a été développée pour estimer les modèles de fonctionnement des moteurs biomoléculaires à partir de données d'imagerie de molécule unique de mouvement avec le cadre d'inférence bayésienne. Le mécanisme de fonctionnement d'un moteur moléculaire linéaire "chitinase, " qui se déplace à sens unique sur une chaîne de chitine en dégradant la chaîne passée, a été élucidé par la modélisation mathématique des données d'imagerie expérimentale avec la méthode.

Les moteurs biomoléculaires dans les cellules génèrent un mouvement unidirectionnel, consommant de l'énergie chimique gagnée par, par exemple, hydrolyse de l'ATP. Elucidation du principe de fonctionnement de tels moteurs moléculaires, qui sont des nanomachines de fabrication naturelle composées de protéines, a beaucoup attiré l'attention. Imagerie de molécule unique, qui peut capturer directement le mouvement des moteurs moléculaires, est une technique prometteuse pour comprendre le principe de fonctionnement des moteurs moléculaires. Cependant, on ne sait toujours pas comment la consommation d'énergie chimique, c'est à dire., modification des états chimiques de ces protéines motrices, donne lieu au mouvement unidirectionnel de l'ensemble des moteurs. Des chercheurs de l'Institut des sciences moléculaires et de l'Université de Shizuoka ont découvert le changement de forme des profils d'énergie libre le long du mouvement d'un moteur moléculaire déclenché par des changements d'état chimique du moteur.

Les chercheurs ont d'abord essayé d'établir un modèle informatique pour décrire le mouvement des moteurs moléculaires. Le mouvement d'un moteur peut être considéré comme un mouvement diffusif sur des profils d'énergie libre qui changent en fonction des états chimiques des molécules qui composent le moteur. Plus précisement, comme le montre la figure 1A, le moteur se déplace d'abord sur la surface d'énergie libre d'état chimique 1 (rouge) des molécules motrices, puis se déplace sur la surface d'énergie libre de l'état chimique 2 (bleu). Cependant, ce changement d'état chimique n'est généralement pas observé en imagerie de molécule unique. Les chercheurs ont traité la transition entre les états chimiques à l'aide d'un modèle de Markov caché dans lequel les états chimiques sont considérés comme des états "cachés" (Fig. 1B).

En utilisant ce modèle de Markov caché, il est possible de calculer la "vraisemblance, " qui évalue la probabilité de montrer dans quelle mesure le modèle explique la trajectoire du mouvement réel d'une seule molécule. Il est également possible d'incorporer la connaissance des profils d'énergie libre en tant que probabilités préalables. Les chercheurs ont développé une méthode pour estimer l'état chimique- profils énergétiques libres dépendants, coefficients de diffusion sur chaque profil, et les constantes de vitesse des transitions entre ces états dans le cadre d'inférence bayésienne par échantillonnage de Monte Carlo en utilisant des probabilités postérieures exprimées comme un produit de la vraisemblance et des probabilités a priori.

Puis, la méthode développée dans la présente étude a été appliquée pour analyser le mouvement de la chitinase, un moteur moléculaire linéaire, observé par imagerie de molécule unique. L'analyse des données de trajectoire du mouvement unidirectionnel de la chitinase avec dégradation d'une chaîne de chitine a révélé les profils d'énergie libre caractéristiques qui régissent le mouvement (Fig. 2). Les résultats de l'analyse ont montré qu'une chitinase monte sur un rail de chaîne de chitine sur une barrière d'énergie libre relativement faible par un mouvement brownien. Puis, le mouvement unidirectionnel est obtenu en changeant d'état chimique via la réaction d'hydrolyse de la chaîne de chitine et la dissociation des produits de réaction. La présente étude fournit une base physique pour le mécanisme de cliquet brownien "à pont brûlé" que les chercheurs ont déjà rapporté.

"Nous appliquerons notre méthode développée dans cette étude à divers moteurs moléculaires et espérons clarifier les similitudes et les différences dans les mécanismes des moteurs moléculaires. Nous pensons que de nouvelles découvertes seront obtenues par notre méthode à l'avenir et nous donnerons un indice sur les principes généraux de fonctionnement des moteurs moléculaires.Les études utilisant notre méthode ouvriront la voie à la conception de nouveaux moteurs moléculaires artificiels, " dit Okazaki.