Les gènes de notre corps travaillent ensemble pour réguler le comportement de nos cellules. Par exemple, si vous écorchez votre genou, vos gènes utilisent un système de messagerie chimique pour diriger une armée de cellules afin de guérir l'abrasion. Si les scientifiques pouvaient créer des gènes artificiels qui pourraient remplir les mêmes fonctions mais opérer à l'intérieur de matériaux plutôt que d'organismes, une grande variété de nouveaux matériaux de diagnostic et d'auto-guérison seraient possibles.

Une équipe dirigée par l'ingénieur de Johns Hopkins, Rebecca Schulman, jette les bases de ce travail en concevant des systèmes chimiques synthétiques capables d'émuler les comportements complexes des réseaux de gènes naturels. Leurs travaux ont récemment été publiés dans Nature Chemistry .

"Les cellules utilisent des gènes pour décider comment se déplacer, grandir et agir. La capacité de créer des "gènes" simples qui pourraient prendre des décisions par eux-mêmes pourrait conduire à de meilleurs diagnostics ou thérapeutiques, ou même fournir des moyens de construire de nouveaux types de robots en matériaux mous. qui sont contrôlés par la chimie au lieu de l'électronique », a déclaré Schulman, qui est professeur agrégé de génie chimique et biomoléculaire et chercheur associé à l'Institut de nanobiotechnologie de la Whiting School of Engineering.

Le corps humain comprend environ 25 000 gènes, et les interactions chimiques que ces gènes utilisent pour réguler les cellules comportent de nombreuses étapes et pièces mobiles. Les chercheurs ont appris qu'ils n'ont pas besoin de recréer méticuleusement chacune de ces étapes biologiques naturelles pour créer des analogues de gènes synthétiques capables de remplir les mêmes fonctions. Pour améliorer et mieux prédire le comportement des analogues de gènes, Schulman et son équipe ont créé une trousse d'outils moléculaires qui comprend des genelets (de très petits gènes dont les fonctions peuvent varier, selon les instructions) et des modèles mathématiques simplifiés qui prédisent le comportement des genelets.

Le système de genelets simplifié de l'équipe utilise l'ADN, la somme des informations génétiques d'un organisme; l'ARN, qui transmet l'information génétique aux parties d'une cellule qui produisent des protéines ; une enzyme polymérase qui transcrit l'ADN pour faire des copies d'ARN; et une enzyme RNase qui dégrade l'ARN. En utilisant uniquement ces éléments simples, le système de l'équipe Schulman peut s'adapter et se réinitialiser à mesure que l'environnement change, tout comme le font les gènes naturels du corps.

"L'un des défis est que les composants qui composent l'ADN et l'ARN ne se comportent pas toujours comme prévu", explique-t-elle. "De plus, certains composants, comme les enzymes polymérases, sont simples et faciles à utiliser, mais difficiles à contrôler. Cela rend difficile la conception de systèmes qui aboutissent aux résultats que nous souhaitons."

Pour éviter les réactions indésirables, l'équipe de Schulman a créé un modèle mathématique simple qui suppose que tous les composants se comportent de la même manière. Ensuite, pour construire un système chimique qui suivait la prédiction du modèle simple, ils ont systématiquement identifié les réactions indésirables et les ont supprimées en modifiant des régions d'ADN simple brin.

"En règle générale, les réactions indésirables proviennent de l'enzyme polymérase car elle est assez réactive aux composants de l'ADN", a déclaré Samuel Schaffter, auteur principal de l'ouvrage et ancien de Johns Hopkins. Il est boursier postdoctoral à l'Institut national des normes et de la technologie.

L'équipe a examiné les composants potentiels pour l'activité qu'elle souhaitait et a omis ceux qui s'écartaient considérablement des performances attendues. Ceci, combiné aux modifications chimiques pour éviter les réactions indésirables, a donné une bibliothèque d'environ 15 genelets avec des performances standard universelles.

Ils ont utilisé ces composants standard pour concevoir des réseaux qui exécutent des tâches clés observées dans les cellules, telles que des tâches qui guident les cellules pendant le développement, ainsi que des réseaux capables de mémoire. Leurs résultats s'alignaient remarquablement bien sur les prédictions de leur modèle simple, indiquant la puissance de l'ingénierie utilisant des composants aux performances standardisées.

Les chercheurs travaillent maintenant à utiliser ces systèmes chimiques pour contrôler le comportement des nanostructures, des nanoparticules et des hydrogels, qui pourraient être utilisés dans des diagnostics avancés, et peut-être un jour, dans l'électronique d'auto-guérison. Ils espèrent que cette boîte à outils inspirera de nouvelles applications dans d'autres groupes de recherche et ont développé un progiciel disponible sur GitHub. Les utilisateurs peuvent rapidement simuler n'importe quel réseau et produire les séquences d'ADN à tester en laboratoire.

"Nous voulons rendre ce système aussi simple que possible pour les autres chercheurs à utiliser", a déclaré Schaffter, "Nous convergeons vers un système qui n'est plus limité par des défis expérimentaux et notre objectif est que la seule limite soit l'imagination du chercheur. ." + Explorer plus loin

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