Un groupe de chercheurs de l'Université d'Ottawa a cherché des moyens d'améliorer les méthodologies de conception d'enzymes et a récemment publié ses conclusions dans Communication Nature .

Les enzymes sont utilisées dans de nombreuses applications industrielles et biotechnologiques. Avec leurs nombreuses propriétés bénéfiques, ce sont les catalyseurs les plus efficaces connus, ils ont même le pouvoir d'accélérer les réactions chimiques de plus d'un milliard de fois. Mais comme le nombre d'activités enzymatiques naturelles est limité, le nombre de candidatures reste également limité. Alors que les chercheurs ont réussi à créer des enzymes artificielles, leur efficacité catalytique n'atteint pas le même niveau que celle des enzymes naturelles.

Nous avons parlé à l'auteur principal Roberto Chica, Professeur titulaire au Département de chimie et sciences biomoléculaires de l'Université d'Ottawa, pour en savoir plus sur ses découvertes.

Pouvez-vous nous en dire plus sur les enzymes conçues artificiellement ?

« Au cours des 20 dernières années, les chercheurs ont conçu avec succès des enzymes artificielles à partir de zéro pour une variété de transformations organiques modèles. Cela a été fait en utilisant une procédure appelée « conception d'enzymes computationnelles » où un site catalytique a été construit par calcul sur un échafaudage protéique préexistant dépourvu de l'activité catalytique cible.

Bien que réussi, cette approche a exclusivement abouti à des enzymes artificielles présentant des efficacités catalytiques de plusieurs ordres de grandeur inférieures à celles des enzymes naturelles, nécessitant une optimisation ultérieure utilisant ce qu'on appelle «l'évolution dirigée» pour améliorer l'activité. L'évolution dirigée est un processus par lequel des mutations aléatoires sont introduites dans une protéine pour générer une grande bibliothèque d'enzymes mutantes, qui sont ensuite criblés pour identifier les mutations bénéfiques. Cela nécessite souvent plusieurs cycles de mutagenèse aléatoire et de criblage pour augmenter considérablement l'activité. »

Comment votre recherche se rapporte-t-elle à l'évolution dirigée?

« Dans notre travail, nous révélons comment l'évolution dirigée améliore l'efficacité catalytique d'un biocatalyseur conçu par ordinateur d'environ 1000 fois en ajustant l'ensemble des sous-états structurels que l'enzyme peut échantillonner pour favoriser ceux qui sont catalytiquement compétents.

Sur la base de ces observations, nous concevons un biocatalyseur artificiel avec une efficacité catalytique comparable à celle de l'enzyme naturelle moyenne."

Quelle est la découverte impactante ?

"Nous avons développé une nouvelle procédure de calcul pour la conception d'enzymes qui est plus précise que les méthodes précédentes car elle permet d'approcher la flexibilité intrinsèque de l'échafaudage protéique utilisé comme modèle pour la conception."

Pourquoi est-ce important?

"C'est important parce que les méthodes précédentes se concentraient sur la création d'une structure stable qui ignore le dynamisme inhérent aux enzymes naturelles, ce qui est crucial pour leur fonction (c'est-à-dire que les enzymes doivent « bouger » pour être des catalyseurs efficaces).

Précédemment, on ne savait pas si une enzyme artificielle affichant une efficacité catalytique comparable à celle d'une enzyme naturelle pouvait être conçue par ordinateur. Nous montrons que cela est possible, mais uniquement en utilisant un ensemble structurel de modèles de protéines se rapprochant de la flexibilité conformationnelle au lieu d'un seul modèle comme précédemment.

Les résultats présentés dans notre manuscrit suggèrent que la conception d'enzymes computationnelles utilisant un ensemble structurel pourrait empêcher la nécessité d'une évolution dirigée en permettant d'échantillonner des sous-états catalytiquement compétents au cours de la procédure de conception."

Quelles sont les applications potentielles de vos recherches ?

« Si nous pouvions concevoir, de zéro, enzymes qui peuvent catalyser n'importe quelle réaction chimique cible avec une efficacité élevée, cela ouvrirait la porte à des biotechnologies de grande valeur qui sont actuellement inaccessibles à l'aide d'enzymes naturelles. »

Souhaitez-vous ajouter quelque chose ?

Oui, la recherche a eu lieu de 2018 à 2020, à l'Université d'Ottawa et à l'Université de Californie, San Francisco.

L'article « Ensemble-based enzyme design can recapitulate the effects of laboratoire dirigée évolution in silico » a été récemment publié dans Communication Nature .