Des chercheurs de l’Institut Fraunhofer IZI-BB à Potsdam développent une plateforme automatisée combinant synthèse protéique sans cellule et intelligence artificielle pour optimiser la production industrielle d’enzymes. L’équipe a achevé la première phase de son flux de travail, visant à analyser jusqu’à 1 500 variantes enzymatiques en parallèle.
Le goulot d’étranglement de l’ingénierie enzymatique et la réponse du projet ZenBio
Les enzymes jouent un rôle clé dans de nombreux processus industriels en tant que biocatalyseurs. Elles interviennent dans la fabrication d’ingrédients pharmaceutiques actifs, de produits chimiques de spécialité, de cosmétiques et de denrées alimentaires. Pourtant, concevoir des enzymes sur mesure reste complexe et exigeant en ressources. Les relations entre la séquence génétique d’une enzyme, sa structure tridimensionnelle et sa fonction s’avèrent difficiles à prédire avec précision.
La principale limite réside dans le manque de données expérimentales sur la manière dont les modifications génétiques individuelles influencent la performance enzymatique. Pour surmonter ce frein, le projet ZenBio au Fraunhofer IZI-BB met en place une approche automatisée pour produire des volumes massifs de données de séquence et de fonction destinées au développement assisté par IA.
Simon Krebs, biotechnologiste au Fraunhofer IZI-BB, explique : « Les enzymes sont naturellement adaptées aux conditions qui règnent dans les organismes où elles se trouvent. »
Les conditions industrielles exigent souvent des performances très différentes de celles observées dans la nature. Les biocatalyseurs doivent parfois tolérer des températures élevées, des variations de pH ou des solvants organiques. En modifiant ces protéines pour répondre à de telles contraintes, le projet cherche à ouvrir la voie à des fabrications chimiques inaccessibles par la chimie conventionnelle.
La synthèse sans cellule et l’automatisation robotique au Fraunhofer IZI-BB
Plutôt que de cultiver des cellules vivantes, les chercheurs associent le plan génétique de l’enzyme souhaitée à un extrait cellulaire contenant les composants nécessaires à sa fabrication. Cette méthode s’affranchit des contraintes des cultures cellulaires traditionnelles, qui nécessitent plusieurs jours et se heurtent parfois à des difficultés de repliement protéique.
Grâce à cette technique, l’équipe miniaturise les flux de travail expérimentaux. Une station de pipetage robotisée permettra de produire et d’analyser jusqu’à 1 500 variantes différentes d’une même enzyme en parallèle. En quelques heures, le système détermine si chaque variante résiste à la chaleur, aux variations de pH ou à un solvant spécifique.
Benedikt Dechamps, ingénieur industriel au Fraunhofer IZI-BB, souligne : « L’IA ne peut apprendre que de ce qui a été mesuré expérimentalement. »
L’intelligence artificielle intégrée exploite ces informations pour corréler les séquences et les propriétés, proposant ensuite de nouvelles variantes prometteuses pour les cycles de conception suivants.
Financement, jalons actuels et perspectives de spin-off pour ProEvo
L’équipe de recherche a déjà franchi un jalon important en validant la première phase de son flux de travail automatisé. Les prochaines étapes consisteront à miniaturiser davantage l’infrastructure, à accroître son automatisation et à la tester sur une première classe d’enzymes.
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