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Productivisme à la mode bactérienne

mercredi 25 septembre 2013

par Agnès Vernet

Les bactéries ont le choix entre plusieurs solutions de production métabolique. Revue stratégique et procaryote.

Contrairement aux idées généralement admises, le métabolisme bactérien ne produit pas toujours « à la demande ». Des bio-informaticiens de l’Université technique d’Ilmenau, en Allemagne, démontrent que la production métabolique procaryote est avant tout fonction de l’abondance des protéines – enzymes ou substrats – et de la capacité de synthèse de nouvelles protéines d’un organisme. Les chercheurs ont analysé plusieurs centaines d’espèces bactériennes selon une approche d’optimisation dynamique. Il s’agit d’identifier les organisations de production les plus performantes selon les conditions métaboliques.
Leurs résultats mettent en lumière plusieurs stratégies dites « optimales ». Ainsi, au sein d’une voie métabolique, l’activation séquentielle des enzymes n’est la meilleure option que pour produire de grandes quantités de protéines. En revanche, les bactéries préfèrent activer simultanément toutes les enzymes lorsqu’elles n’ont besoin que d’une faible quantité de produit.
La transition d’un système de production à un autre semble dynamique. Si l’abondance en protéines augmente, le métabolisme passe de la stratégie d’activation simultanée à une activation séquentielle de groupes d’enzymes, puis à l’activation séquentielle et individuelle des enzymes requises, afin d’éviter le surmenage de l’organisme. Cette souplesse participe à l’adaptation rapide des procaryotes aux changements de leur environnement. Lorsque les enzymes d’une même voie métabolique ne peuvent être produites avec un même rendement, les bactéries s’adaptent aussi. Elles diffèrent l’activation des protéines en plus faibles quantité et accélèrent celle des plus abondantes, rationalisant ainsi leur dépense énergétique.
Cette classification des stratégies métaboliques des bactéries en fonction de chaque situation de production pourrait s’imposer comme un outil d’optimisation des systèmes de bioproduction industriels.

Bartl M et al. (2013) Nat Commun, doi:10.1038/ncomms3243

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