Révélation évolutive : les formes protéiques dévoilent les connexions biologiques anciennes

ParisUne étude innovante publiée dans Nature Communications montre que la compréhension des formes tridimensionnelles des protéines peut aider les chercheurs à découvrir des liens évolutifs anciens. Dirigée par le Dr. Cedric Notredame et le Dr. Leila Mansouri du Centre de Régulation Génomique, cette recherche démontre que les structures protéiques offrent une méthode plus fiable pour construire des arbres évolutifs que les seules séquences d'ADN.

Les arbres évolutifs traditionnels se basent sur la comparaison des séquences d'ADN ou de protéines pour établir des liens entre les espèces. Ces séquences peuvent subir des changements importants au fil du temps, ce qui complique la remontée jusqu'aux ancêtres communs. Ce phénomène, appelé saturation des séquences, peut souvent conduire à des arbres évolutifs inexacts. L'étude indique, cependant, que les structures protéiques sont plus stables au fil du temps et offrent une base plus fiable pour comprendre l'histoire évolutive.

Ce qui rend cette approche importante :

Utilisation des formes protéiques pour retracer l'histoire évolutive :

• Associe les structures protéiques aux séquences génétiques pour une précision accrue.
• Moins influencé par les changements au fil du temps que les données génétiques seules.
• Possibilité d'améliorer la compréhension des kinases humaines, cruciales pour le développement de médicaments.
• Permet de définir des liens évolutifs remontant à un milliard d'années.

En concentrant leurs efforts sur la forme physique des protéines, les chercheurs ont mesuré les distances intra-moléculaires pour retracer les histoires évolutives. Ils ont découvert que les arbres construits à partir de données structurelles correspondaient étroitement à ceux basés sur les séquences génomiques, mais avec moins de divergences. Cette approche combinée permet aux scientifiques de différencier plus efficacement les relations précises des relations imprécises.

Cette découverte pourrait avoir un impact considérable dans divers domaines, tels que la biotechnologie et la recherche sur les maladies. Elle pourrait améliorer notre compréhension de l'évolution des maladies, facilitant ainsi le développement de nouveaux vaccins et traitements. En analysant les relations entre les protéines comme les kinases, essentielles aux fonctions cellulaires, les scientifiques peuvent mieux concevoir des thérapies ciblées pour des maladies comme le cancer. L'étude offre des possibilités d'explorer l'évolution des protéines à une échelle inédite, ce qui pourrait profiter à de nombreux secteurs scientifiques et médicaux.

Surmonter la saturation de l'évolution

Le phénomène de saturation évolutive pose un défi majeur pour comprendre le passé lointain de l'histoire de la vie. Sur de très longues périodes, les séquences d'ADN peuvent être profondément modifiées, rendant difficile leur traçabilité jusqu'à leurs formes originelles. Cela complique la construction d'arbres évolutifs précis, essentiels pour que les scientifiques puissent saisir les liens entre les espèces et les gènes.

Pour aborder ce problème, les chercheurs se tournent désormais vers les formes des protéines. Ces structures tridimensionnelles sont plus stables dans le temps par rapport à leurs séquences. Elles évoluent lentement et conservent ainsi des caractéristiques anciennes qui pourraient se perdre dans les séquences. Adoptant cette approche révolutionnaire, les chercheurs ont mesuré les distances entre certaines parties spécifiques des structures protéiques – appelées distances intra-moléculaires. Voici pourquoi cette méthode est percutante :

Cette nouvelle méthode n'exige pas que les protéines aient des formes déterminées expérimentalement. Cela revêt une importance capitale étant donné le vaste volume de données structurelles prédit par des outils comme AlphaFold 2. Des millions de séquences protéiques sont déjà connues, et l'on s'attend à en découvrir bien plus avec l'avancement de projets tels que l'EarthBioGenome Project.

Comprendre ces liens va bien au-delà de la simple curiosité historique. Par exemple, les kinases protéiques jouent un rôle essentiel dans de nombreuses fonctions cellulaires et sont des cibles clés dans les thérapies contre le cancer. En élaborant un arbre évolutif des kinases plus précis, les chercheurs peuvent mieux comprendre le fonctionnement de ces protéines, leurs interactions avec les médicaments et potentiellement améliorer les traitements. Les conséquences dépassent le cadre de la santé humaine, aidant au développement de vaccins et à la compréhension de l'évolution des maladies, parmi d'autres applications. L'étude des structures protéiques peut révéler des perspectives uniques là où les données génétiques seules sont insuffisantes, nous aidant à reconstituer le puzzle de l'histoire ancienne de la vie.

Implications pour la médecine

Une étude récente sur les formes des protéines a des répercussions importantes pour la médecine. Les structures des protéines offrent de nouvelles perspectives pour comprendre les maladies et améliorer les traitements. Voici quelques avantages médicaux potentiels :

Amélioration de la conception de médicaments : Comprendre les formes protéiques peut conduire à des médicaments plus efficaces. En connaissant comment les protéines interagissent structurellement, les scientifiques peuvent concevoir des médicaments qui se lient mieux et fonctionnent plus efficacement. Amélioration du traitement du cancer : De nombreuses thérapies contre le cancer ciblent des protéines spécifiques telles que les kinases. Avec des arbres évolutifs plus clairs de ces protéines, nous pouvons développer des traitements anticancéreux plus précis. Promotion du développement de vaccins : Les connaissances sur l'évolution des protéines peuvent nous aider à mieux comprendre les agents pathogènes. Cette compréhension aide à créer des vaccins qui ciblent les vulnérabilités des virus et des bactéries. Tracer l'évolution des maladies : En analysant les structures protéiques, nous obtenons des indices sur l'évolution des maladies au fil du temps. Cette connaissance est utile pour prédire les changements futurs et préparer de nouveaux traitements. Avancée de la biotechnologie : L'ingénierie des protéines en biotechnologie pourrait tirer parti de cette recherche, conduisant à de nouvelles enzymes et bio-produits.

Associer la structure des protéines aux données génétiques offre une vue plus complète de l'évolution de la vie. Cette approche combinée diminue les erreurs dues à la seule utilisation des séquences génétiques, qui peuvent se modifier au fil du temps. Elle révèle des liens auparavant invisibles.

En médecine, cela signifie des modèles plus fiables de l'évolution des protéines et, par extension, des maladies. Prenons les kinases par exemple : elles jouent un rôle crucial dans de nombreux processus cellulaires et sont la cible de nombreux médicaments. Comprendre leur évolution permet d'améliorer ces traitements, ce qui peut potentiellement améliorer les résultats pour les patients.

De plus, les arbres évolutifs améliorés peuvent orienter la recherche au-delà des kinases. Ils peuvent aider à identifier les protéines associées à des troubles génétiques, conduisant à de meilleurs diagnostics ou traitements. En comprenant mieux l'évolution des protéines, les chercheurs peuvent adapter les traitements au profil génétique d'une personne ou anticiper comment les maladies pourraient réagir à de nouveaux médicaments.

L'intégration des structures protéiques dans la recherche médicale représente un domaine prometteur. Elle ouvre de nouvelles voies pour explorer des caractéristiques complexes et des mécanismes de maladies, menant finalement à des avancées dans le domaine de la santé.