Une nouvelle plate-forme robotique peut accélérer l’évolution dirigée de plus de 100 fois et permet de surveiller simultanément des centaines de populations en évolution. Le travail a été dirigé par Kevin Esvelt et ses collègues du MIT Media Lab.
À l’aide d’une nouvelle plate-forme robotique, les chercheurs peuvent suivre simultanément des centaines de populations microbiennes au fur et à mesure qu’elles développent de nouvelles protéines ou d’autres molécules.
L’évolution naturelle est un processus lent qui repose sur l’accumulation progressive de mutations génétiques. Ces dernières années, les scientifiques ont trouvé des moyens d’accélérer le processus à petite échelle, leur permettant de créer rapidement de nouvelles protéines et d’autres molécules dans leur laboratoire.
Cette technique largement utilisée, connue sous le nom d’évolution dirigée, a produit de nouveaux anticorps pour traiter le cancer et d’autres maladies, des enzymes utilisées dans la production de biocarburants et des agents d’imagerie pour l’imagerie par résonance magnétique (IRM).
Les chercheurs de AVEC ont maintenant développé une plate-forme robotique qui peut effectuer 100 fois plus d’expériences d’évolution dirigée en parallèle, donnant à beaucoup plus de populations la possibilité de trouver une solution, tout en surveillant leurs progrès en temps réel. En plus d’aider les chercheurs à développer plus rapidement de nouvelles molécules, la technique pourrait également être utilisée pour simuler l’évolution naturelle et répondre à des questions fondamentales sur son fonctionnement.
«Traditionnellement, l’évolution dirigée a été beaucoup plus un art qu’une science, sans parler d’une discipline d’ingénierie. Et cela reste vrai jusqu’à ce que vous puissiez explorer systématiquement différentes permutations et observer les résultats », explique Kevin Esvelt, professeur adjoint au Media Lab du MIT et auteur principal de la nouvelle étude.
L’étudiante diplômée du MIT Erika DeBenedictis et la postdoctorante Emma Chory sont les auteurs principaux de l’article, qui paraît aujourd’hui dans Méthodes naturelles.
Évolution rapide
L’évolution dirigée fonctionne en accélérant l’accumulation et la sélection de nouvelles mutations. Par exemple, si les scientifiques voulaient créer un anticorps qui se lie à une protéine cancéreuse, ils commenceraient avec un tube à essai de centaines de millions de cellules de levure ou d’autres microbes qui ont été conçus pour exprimer des anticorps de mammifères à leur surface. Ces cellules seraient exposées à la protéine cancéreuse à laquelle les chercheurs souhaitent que l’anticorps se lie, et les chercheurs choisiraient celles qui se lient le mieux.
Les scientifiques introduiraient ensuite des mutations aléatoires dans la séquence d’anticorps et cribleraient à nouveau ces nouvelles protéines. Le processus peut être répété plusieurs fois jusqu’à ce que le meilleur candidat émerge.
Il y a environ 10 ans, alors qu’il était étudiant diplômé à l’Université Harvard, Esvelt a développé un moyen d’accélérer l’évolution dirigée. Cette approche exploite les bactériophages (virus qui infectent les bactéries) pour aider les protéines à évoluer plus rapidement vers une fonction souhaitée. Le gène que les chercheurs espèrent optimiser est lié à un gène nécessaire à la survie des bactériophages, et les virus se font concurrence pour optimiser la protéine. Le processus de sélection est exécuté en continu, raccourcissant chaque cycle de mutation à la durée de vie du bactériophage, qui est d’environ 20 minutes, et peut être répété plusieurs fois, sans intervention humaine nécessaire.
En utilisant cette méthode, connue sous le nom d’évolution continue assistée par phage (PACE), l’évolution dirigée peut être effectuée 1 milliard de fois plus rapidement que les expériences d’évolution dirigée traditionnelles. Cependant, l’évolution échoue souvent à trouver une solution, obligeant les chercheurs à deviner quel nouvel ensemble de conditions conviendra le mieux.
La technique décrite dans le nouveau Méthodes naturelles Le papier, que les chercheurs ont nommé évolution quasi continue assistée par phage et robotique (PRANCE), peut faire évoluer 100 fois plus de populations en parallèle, dans différentes conditions.
Dans le nouveau système PRANCE, les populations de bactériophages (qui ne peuvent infecter qu’une souche spécifique de bactéries) sont cultivées dans les puits d’une plaque à 96 puits, au lieu d’un seul bioréacteur. Cela permet à de nombreuses autres trajectoires évolutives de se produire simultanément. Chaque population virale est surveillée par un robot tout au long du processus d’évolution. Lorsque le virus parvient à générer la protéine désirée, il produit une protéine fluorescente que le robot peut détecter.
“Le robot peut garder cette population de virus en mesurant cette lecture, ce qui lui permet de voir si les virus fonctionnent bien, ou s’ils luttent vraiment et que quelque chose doit être fait pour les aider”, explique DeBenedictis.
Si les virus luttent pour survivre, ce qui signifie que la protéine cible n’évolue pas de la manière souhaitée, le robot peut les sauver de l’extinction en remplaçant les bactéries qu’ils infectent par une souche différente qui facilite la réplication des virus. . Cela empêche la population de s’éteindre, ce qui est une cause d’échec pour de nombreuses expériences d’évolution dirigée.
“Nous pouvons régler ces évolutions en temps réel, en réponse directe à la manière dont ces évolutions se produisent”, explique Chory. “Nous pouvons dire quand une expérience réussit et nous pouvons changer l’environnement, ce qui nous donne beaucoup plus de tirs au but, ce qui est formidable à la fois du point de vue de la bio-ingénierie et du point de vue de la science fondamentale.”
Nouvelles molécules
Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé leur nouvelle plate-forme pour concevoir une molécule qui permet aux virus de coder leurs gènes d’une nouvelle manière. Le code génétique de tous les organismes vivants stipule que trois ADN les paires de bases spécifient un aminé acide. Cependant, l’équipe du MIT a pu faire évoluer plusieurs transferts viraux ARN (ARNt) qui lisent quatre paires de bases d’ADN au lieu de trois.
Dans une autre expérience, ils ont développé une molécule qui permet aux virus d’incorporer un acide aminé synthétique dans les protéines qu’ils fabriquent. Tous les virus et cellules vivantes utilisent les mêmes 20 acides aminés pour construire leurs protéines, mais l’équipe du MIT a pu générer une enzyme qui peut incorporer un acide aminé supplémentaire appelé Boc-lysine.
Les chercheurs utilisent maintenant PRANCE pour essayer de fabriquer de nouveaux médicaments à petites molécules. D’autres applications possibles pour ce type d’évolution dirigée à grande échelle incluent la tentative de faire évoluer des enzymes qui dégradent le plastique plus efficacement, ou des molécules qui peuvent modifier l’épigénome, de la même manière que CRISPR peut modifier le génome, selon les chercheurs.
Avec ce système, les scientifiques peuvent également acquérir une meilleure compréhension du processus étape par étape qui conduit à un résultat évolutif particulier. Parce qu’ils peuvent étudier autant de populations en parallèle, ils peuvent modifier des facteurs tels que le taux de mutation, la taille de la population d’origine et les conditions environnementales, puis analyser comment ces variations affectent le résultat. Ce type d’expérience contrôlée à grande échelle pourrait leur permettre de répondre potentiellement à des questions fondamentales sur la façon dont l’évolution se produit naturellement.
« Notre système nous permet d’effectuer ces évolutions avec une meilleure compréhension de ce qui se passe dans le système », explique Chory. « Nous pouvons en apprendre davantage sur l’histoire de l’évolution, pas seulement sur le point final. »
Référence : « L’évolution moléculaire systématique permet la découverte de biomolécules robustes » par Erika A. DeBenedictis, Emma J. Chory, Dana W. Gretton, Brian Wang, Stefan Golas et Kevin M. Esvelt, 30 décembre 2021, Méthodes naturelles.
DOI : 10.1038 / s41592-021-01348-4
La recherche a été financée par le MIT Media Lab, une bourse de recherche Alfred P. Sloan, l’Open Philanthropy Project, la Reid Hoffman Foundation, le National Institute of Digestive and Kidney Diseases, le National Institute for Allergy and Infectious Diseases, et un Ruth L Bourse Kirschstein NRSA du National Cancer Institute.
