Des chercheurs de l’Université de l’Utah ont découvert qu’une enzyme virale déclenche l’immunité bactérienne en coupant directement une molécule capteur.
La course aux armements biologiques entre les bactéries et les virus qui les traquent ne cesse de surprendre la communauté scientifique. Une équipe de chercheurs vient d’élucider un mécanisme fondamental par lequel les cellules bactériennes détectent l’invasion virale, selon des travaux parus dans la revue Science. Loin de dépendre uniquement de la détection de matériel génétique viral, ces micro-organismes sentent directement l’action des enzymes virales sur des protéines hôtes spécifiques. Les phages peuvent attaquer et détruire les bactéries dangereuses tout en épargnant les cellules humaines et en contournant la résistance aux antibiotiques.
Le rôle des protéases virales dans le système CBASS
L’étude se penche sur le système CBASS, un mécanisme de défense de dernier recours chez la bactérie. Avec une conséquence aussi drastique pour la bactérie, une détection précise du déclencheur viral est une nécessité absolue.
Sam Hobbs, professeur assistant en biochimie à l’Université de l’Utah Health et premier auteur de l’étude, qualifie cette découverte de moment charnière. Les chercheurs ont constaté que la conservation de ces systèmes entre les bactéries et d’autres organismes témoigne de leur importance au cours de trajectoires évolutives s’étendant sur des milliards d’années.
Sam Hobbs a déclaré : « Il s’agit de l’une des formes d’immunité bactérienne les plus courantes ; alors, lorsque nous avons enfin compris, cela a été un véritable moment d’eurêka. »
C’est précisément cette coupure enzymatique qui active toute la voie de signalisation de l’immunité anti-phage CBASS, révélant comment les cellules détectent l’infection par la coupe directe d’importantes molécules capteurs.
L’optimisation des bactériophages grâce à l’intelligence artificielle
Parallèlement à ces découvertes fondamentales, des biochimistes de l’Université du Wisconsin–Madison emploient l’intelligence artificielle pour s’attaquer à l’un des défis les plus pressants de la médecine moderne : la montée des infections bactériennes résistantes aux antibiotiques. Vatsan Raman, professeur de biochimie, et son équipe ont mis au point un modèle d’IA à partir de données collectées dans leur laboratoire pour identifier de nouvelles possibilités de lutte contre les bactéries.
Ces travaux, publiés dans la revue Cell Systems, pourraient contribuer à accélérer la mise au point d’alternatives aux médicaments antibiotiques traditionnels, alors que les bactéries évoluent rapidement et développent des résistances plus vite que le rythme de création de nouveaux traitements. Le modèle algorithmique développé permet d’entraîner l’intelligence artificielle à cibler des mutations de phages qui élimineraient des bactéries spécifiques tout en épargnant les autres, préservant ainsi les communautés microbiennes bénéfiques de l’intestin.
Les perspectives pour la thérapie anti-infectieuse
Ces avancées conjuguées ouvrent la voie à des traitements alternatifs aux antibiotiques traditionnels. En comprenant précisément comment les bactéries détectent les protéases virales, les scientifiques espèrent concevoir des phages modifiés qui manquent de ces enzymes spécifiques ou les modifient pour éviter d’activer le mécanisme d’autodestruction bactérien.
De surcroît, le cycle de vie rapide des bactéries permet aux scientifiques de répondre rapidement à des questions fondamentales sur le fonctionnement de la signalisation immunitaire, avant de tester ces hypothèses sur des modèles plus proches de l’humain. Cette étude publiée le 1er octobre sous l’intitulé « Phage proteases activate CBASS antiphage immunity » associe Sam Hobbs à Philip J. Kranzusch, professeur de microbiologie.
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