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L’allocation parcimonieuse des ressources au cœur de la définition des réseaux de régulation des cellules

Mis à jour le 16/01/2018
Publié le 08/01/2018

prédire, pour un milieu de culture donné, l'ensemble des composantes internes de la cellule 

L’équipe a introduit en 2009, puis validé biologiquement en 2015, la méthode RBA (Resource Balance Analysis) qui permet de prédire, pour un milieu de culture donné, l’ensemble des composantes internes de la cellule (enzymes, ribosome, flux, etc.). Approfondissant cette approche, cet article s’attache à montrer que l’émergence des réseaux de régulation dans les cellules résulte en premier lieu du principe sous-jacent d’allocation parcimonieuse des ressources. A ce titre cet article démontre la puissance pré-dictive de la méthode RBA et son potentiel pour répondre aux enjeux de la biologie prédictive.

Réseaux de régulation des cellules. © Inra, Vincent Fromion
Réseaux de régulation des cellules © Inra, Vincent Fromion
Ce travail répond à deux enjeux majeurs de la biologie des systèmes : d’un côté la prédiction du comportement de systèmes biologiques, de l’échelle infra cellu-laire à celle de l’individu (défi de l’intégration verticale des systèmes biologiques mais aussi ceux des biotechnologies verte et blanche) ; de l’autre, un enjeu plus cognitif lié à l’exploration des principes permettant de décrypter l’organisation générale de systèmes biologiques complexes.

En termes de résultat, nous démontrons dans cet article qu’une cellule bactérienne, afin de respecter le principe de gestion parcimonieuse des ressources, doit disposer d’un « programme » lui permettant au gré de la composition du milieu de configurer son réseau métabolique de façon adéquate. Ce programme est prédit par une méthode d’inférence de règles logiques (Booléennes) à partir d’un ensemble de prédictions RBA pour chaque gène et pour différents milieux. Ce faisant, la méthode d’inférence relie directement la composition du milieu avec la réponse de la cellule. Le point remarquable est que ce programme, prédit sur la base d’un principe d’utilisation parcimonieuse des ressources, conduit aux mêmes comportements que ceux observés biologiquement sur la souche ayant servi de base d’étude (Bacillus subtilis).

En termes de perspectives, la méthode proposée dans l’article démontre clairement une fois de plus tous les potentiels de la méthode RBA dans la prédiction du comportement cellulaire et plus lar-gement son intérêt vis-à-vis du développement de méthodes et d’outils visant à répondre aux enjeux attachés à la biologie prédictive des organismes vivants. 
Valorisation : ces travaux ont été marqués par 3 publications dont la dernière en 2017 dans la revue Journal of Mathematical Biology (Tournier L., Goelzer A. & Fromion V. Optimal re-source allocation enables mathematical exploration of microbial metabolic configurations. Journal of Mathematical Biology, 75:6, 1349—1380, 2017. DOI : 10.1007/s00285-017-1118-5). Divers développements sont envisagés pour développer ces travaux, en particulier autour des enjeux portés par les biotechnologies et la reprogrammation « optimale » des cellules à des fins de production.

Références bibliographiques :
[RBA fondation] Goelzer A, Fromion V, Scorletti G (2011) Cell design in bacteria as a con-vex optimization problem, Automatica, 47(6):1210–1218
[RBA validation] Goelzer A, Muntel J, Chubukov V, Jules M, Prestel E, Nolker R, Mariadassou M, Aymerich S, Hecker M, Noirot P, Becher D, Fromion V (2015) Quantitative prediction of genome-wide resource allocation in bacteria, Metabolic Engineering, 32:232–243

Tournier L., Goelzer A. & Fromion V. Optimal resource allocation enables mathematical ex-ploration of microbial metabolic configurations. Journal of Mathematical Biology, 75:6, 1349—1380, 2017. DOI : 10.1007/s00285-017-1118-5

Contact : V. Fromion, Unité MaIAGE, Département MIA, Centre INRA de Recherche de Jouy en Josas