Comment le pouvoir des protéines est découvert

Le pistolet à gaz léger de l'Université du Kent est un appareil peu maniable qui, pour moi, ressemble plus à un tour qu'à un pistolet.

Malgré son apparence lourde, le pistolet peut tirer des projectiles à une vitesse de 1,5 km par seconde, soit environ 3 500 mph, soit presque le double de la vitesse d'une balle.

Aujourd'hui, il a été chargé d'un morceau de roche basaltique, un peu plus petit qu'un pois, qui sera dynamité à un gel très spécial.

Le gel est composé de la protéine taline - ou du moins d'une version de la protéine qui a été raffinée et modifiée pour lui donner une extraordinaire capacité à absorber les impacts, comme nous sommes sur le point de le découvrir.

Nous sommes poussés hors de la salle des armes à feu et après un rapide compte à rebours, l'opérateur de l'arme, Luke Alesbrook, appuie sur le bouton, déclenchant l'arme.

De retour à l'intérieur, de la fumée s'échappe du canon du pistolet lorsque la cible est retirée. Lors de l'inspection, le gel a été un peu poussé mais, étonnamment, il est toujours intact.

Ce qui est important, c'est que la plaque métallique derrière le gel ne soit pas endommagée. Sans le gel, le basalte aurait arraché un morceau de la plaque.

Talin peut absorber la force grâce à des propriétés mécaniques uniques. Sa structure comprend des spirales d'acides aminés - les éléments constitutifs des protéines - qui forment des faisceaux. Lorsqu'ils sont tirés, les faisceaux se déploient, augmentant la longueur de la protéine d'un facteur 10.

Lorsque la contrainte est relâchée, les faisceaux reviennent dans leur position d'origine, un peu comme un ressort.

Le professeur Ben Goult a élaboré la structure du talin et comment il réagit aux forces et, avec sa collègue le professeur Jennifer Hiscock, ils ont eu l'idée de transformer le talin en un matériau absorbant les chocs.

"Je me suis littéralement promenée dans le bureau de Ben et il parlait de sa merveilleuse protéine. Et j'ai dit que nous devions fabriquer un gilet pare-balles - c'est ce que nous devons faire", dit-elle.

À partir de 2016, leur équipe a développé un moyen de joindre les protéines de taline dans un réseau - comme un filet avec une capacité presque semblable à celle d'un dessin animé à s'étirer et à rebondir.

Cela a été un long chemin pour le professeur Goult qui travaille depuis 2005 sur les propriétés mécaniques du talin et sa structure.

"Ce n'était pas facile. Il a fallu à une équipe de six personnes plus de quatre ans pour déterminer la structure protéique de la taline, et quatre autres années pour déterminer comment la taline réagissait à la force", dit-il.

Les protéines sont des molécules compliquées à déchiffrer. Ils sont constitués d'une chaîne d'acides aminés, un peu comme des perles sur une ficelle. Il existe 20 acides aminés naturels différents - ou perles - il existe donc un nombre ahurissant de façons de les combiner.

Traditionnellement, l'élaboration de ces structures se faisait à l'aide de la microscopie électronique et de la cristallographie aux rayons X, un processus qui pouvait prendre des années.

Mais ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a révolutionné le processus, prédisant les structures de centaines de millions de protéines.

Un événement clé est survenu en novembre 2020, lorsque AlphaFold a obtenu les meilleurs résultats au CASP 14, une évaluation tous les deux ans où différents programmes informatiques prédisent la structure des protéines.

Non seulement AlphaFold a surpassé les systèmes rivaux, mais il a prédit la structure des protéines avec un niveau de précision bien au-delà de ses rivaux.

"C'était assez fou", déclare Kathryn Tunyasuvunakool, qui a contribué au développement d'AlphaFold, avec d'autres personnes de DeepMind, la division IA d'Alphabet, la société mère de Google, basée à Londres.

"Nous savions que nous avions d'assez bons résultats en interne dans ce CASP. Mais il n'était pas du tout clair si d'autres personnes auraient des résultats similaires. C'était, je suppose, un peu surpris pour nous de voir à quel point le marge a été comparée à d'autres groupes », explique Mme Tunyasuvunakool.

Cette version d'AlphaFold - AlphaFold2 - était si bonne que lors de la compétition suivante, toutes les équipes les plus performantes en ont utilisé des versions.

Grâce à AlphaFold et à sa progéniture, la base de données des structures protéiques est passée de quelques centaines de milliers à des centaines de millions.

Pour les scientifiques et les chercheurs, en particulier dans le développement de médicaments, c'est une aubaine. Les protéines dont les structures semblent prometteuses pour certaines utilisations, comme la liaison à une cellule cancéreuse, peuvent être identifiées plus rapidement que jamais - le rythme de la recherche s'est accéléré.

Mais même AlphaFold a ses limites. Les protéines fonctionnent souvent en interagissant avec d'autres molécules et pour le moment, AlphaFold ne peut prédire que la partie protéique.

Et comme le professeur Goult l'a découvert avec la taline, les protéines sont des molécules dynamiques qui changent de forme. AlphaFold peut donner aux chercheurs une image statique, mais ne peut pas modéliser ces changements.

En outre, les scientifiques pourraient également vouloir concevoir des protéines à partir de zéro, pour effectuer des tâches spécifiques. C'est l'objectif du professeur David Baker, directeur de l'Institute for Protein Design de l'Université de Washington, juste à l'extérieur de Seattle.

Son équipe a développé une intelligence artificielle basée sur DALL-E, une IA qui génère des images originales.

Appelé RF Diffusion, il a été entraîné en décomposant des protéines connues, puis en les réassemblant par étapes.

Les scientifiques utilisant RF Diffusion décident d'une caractéristique particulière qu'ils veulent d'une nouvelle protéine - peut-être un catalyseur pour un certain type de réaction chimique, ou une protéine qui peut se lier à une cible particulière.

Ils peuvent alimenter leurs besoins dans RF Diffusion et cela proposera une structure protéique appropriée.

"Je pense que la diffusion RF est un changement radical par rapport à ce que nous avions auparavant", déclare le professeur Baker.

"Le potentiel de conception de protéines qui résolvent autant de problèmes différents est vraiment formidable", ajoute-t-il.

Autoriser le contenu Twitter ?

Cet article contient du contenu fourni par Twitter. Nous vous demandons votre permission avant de charger quoi que ce soit, car ils peuvent utiliser des cookies et d'autres technologies. Vous voudrez peut-être lire la politique de cookies, externe et la politique de confidentialité de Twitter, externe avant d'accepter. Pour afficher ce contenu, choisissez « accepter et continuer ».

Il voit émerger de nouveaux traitements contre le cancer, la neuro-dégénérescence et les maladies infectieuses. L'industrie pourrait bénéficier de catalyseurs capables d'accélérer les réactions ou de les rendre plus efficaces.

De plus, selon le professeur Baker, de tout nouveaux matériaux pourraient émerger. Pour lui, les possibilités font de la recherche sur les protéines un lieu de travail attrayant.

"C'est un domaine extrêmement passionnant en ce moment. Pour les jeunes scientifiques qui débutent une carrière, c'est probablement l'un des domaines les plus passionnants de la science aujourd'hui", dit-il.

Plus de technologie d'entreprise:

De retour dans le Kent, les professeurs Goult et Hiscock travaillent à l'augmentation de la production de leur protéine taline, avec un investissement provenant du ministère de la Défense.

L'idée est de fabriquer suffisamment de leur gel absorbant les chocs pour un test beaucoup plus important. Les scientifiques de Kent pensent qu'un jour leur gel pourrait réduire la quantité de céramique lourde utilisée dans les plaques pare-balles d'aujourd'hui.

Pour l'instant, le professeur Hiscock s'émerveille toujours de la façon dont leur gel protéique se combine.

"C'est un beau processus, sa spontanéité et le fait que toutes ces molécules peuvent s'assembler pour former ces réseaux fibreux."