Chuchotements cellulaires chinois: l'impact d'une mauvaise traduction sur le phénotypique

Modèle 3D d'ADN. Crédit: Michael Ströck / Wikimedia / Licence de documentation gratuite GNU

L'immense diversité du monde vivant et son origine ont toujours fait l'objet d'une enquête humaine. Après des siècles à jouer au détective à la recherche de la base des parités et des disparités que nous voyons parmi les êtres vivants autour de nous, le siècle dernier a été témoin de merveilleuses découvertes en biologie et aujourd'hui le dogme central de la vie nous a été révélé: l'ADN fait L'ARN et l'ARN produisent des protéines (une vue facile d'une séquence d'événements beaucoup plus complexe). En plus des facteurs environnementaux contributifs, le (s) protéome (s) (teneur totale en protéines d'une cellule) influencent collectivement les «traits» ou les caractéristiques des organismes qui varient selon les individus d'une population.


Dans une population, les individus dont les traits sont mieux adaptés à leur environnement ont une plus grande chance de survie et de reproduction que leurs concurrents et donc percolent à travers le tamis de la sélection naturelle et finissent par transmettre ces traits «  adaptatifs '' à la génération suivante. Les changements dans le nombre d'individus porteurs de chaque trait, que ce soit par sélection naturelle ou par simple hasard (dérive génétique), s'additionnent au fil des générations, et c'est ainsi que les populations évoluent au fil du temps. Nous pourrions aimer penser que cette vision simpliste de la variabilité et de l'évolution est toute l'histoire, mais les chemins reliant le génotype au phénotype et donc à l'évolution ne sont pas aussi simples. Selon la logique du dogme central, les individus de génotype identique résidant dans le même environnement devraient avoir le même phénotype. Mais est-ce toujours le cas? Pensez aux jumeaux par exemple. Des jumeaux identiques sont nés de la séparation d'un embryon à l'intérieur de l'utérus. Cela signifie que toutes les cellules de leurs deux corps proviennent d'un seul zygote (ovule fécondé) et ont donc le même répertoire génétique. Si vous regardez assez près, cependant, vous pouvez trouver de subtiles différences d'apparence grâce auxquelles vous pouvez distinguer des jumeaux identiques élevés même dans le même environnement. Quelle que soit la source de ces différences, ce n'est certainement pas dans les gènes. Alors, d'où viennent ces différences et influencent-elles la survie et l'adaptation?

La variabilité phénotypique dans les populations de constitution génétique identique peut être attribuée à des sources non génétiques qui incluent à la fois des mécanismes cellulaires extrinsèques (environnementaux) et intrinsèques. Une telle source non génétique intrinsèque aux cellules implique des erreurs stochastiques dans l'expression génique. Tout comme un jeu de chuchotements chinois, la cellule fait des erreurs lors de la copie d'informations de l'ADN vers l'ARN et de l'ARN vers la protéine, de sorte que la séquence protéique finale ne représente pas toujours exactement la séquence génétique d'origine dont elle a été dérivée. Une grande partie de l'erreur dans le jeu cellulaire des chuchotements chinois provient de la dernière étape de la cascade d'expression génique, qui est le processus de traduction de l'ARN en protéine, en raison de ses taux d'erreur exceptionnellement élevés (~ 1 sur 104). Théoriquement, il semble évident de supposer que les erreurs de traduction entraîneront une hétérogénéité du protéome, générant une large gamme de variabilité phénotypique dans la population qui permettra aux individus de répondre différemment à des exigences environnementales identiques et donc d'aider la population à mieux s'y adapter. Mais il y a un certain nombre de captures dans cette hypothèse! Premièrement, la cellule a de nombreuses stratégies pour se protéger contre une mauvaise traduction des protéines et donc des erreurs de traduction pourraient ne pas toujours conduire à une variabilité phénotypique. Deuxièmement, les erreurs de production de protéines étant aléatoires et imprévisibles, la variabilité qui en résulte est plus susceptible d'avoir des conséquences inadaptées pour une population déjà optimisée à un certain environnement. Troisièmement, la variabilité au niveau du protéome n'est pas héréditaire et peut donc ne pas persister au fil des générations pour avoir des implications sur une échelle de temps évolutive. Alors, notre hypothèse évidente est-elle réellement incorrecte?

Pour donner un fondement empirique à ces conjectures, les chercheurs Laasya Samhita et Parth Raval du laboratoire du Dr Deepa Agashe au NCBS se sont tournés vers notre bon vieux ami, la bactérie intestinale E. coli! Ils ont modifié les taux d'erreurs de traduction globales (taux d'erreur de traduction des protéines) chez les bactéries par des manipulations génétiques et environnementales et ont évalué leur impact sur les paramètres au niveau de la population tels que le taux de croissance, le temps de latence et le rendement de croissance. Pour mesurer la variabilité phénotypique au niveau de la cellule unique, ils ont fait équipe avec le chercheur Godwin Stephenson du laboratoire du Dr Shashi Thutupalli au NCBS. Godwin s'est penché sur les cellules individuelles d'E. Coli piégées à l'intérieur des canaux d'un dispositif microfluidique pour étudier comment la manipulation des taux d'erreurs de traduction affecte les paramètres unicellulaires tels que la longueur des cellules (indicative de l'état physiologique de la cellule) et le temps de division (indicatif du taux de reproduction. de la bactérie). Les résultats étaient intéressants! E. coli modifié pour avoir des taux d'erreurs de traduction plus élevés a montré une plus grande variabilité dans la longueur des cellules et le temps de division, tandis que l'inverse a été observé lorsque les taux d'erreurs de traduction ont été réduits. Cependant, mystérieusement, des corrélations similaires entre les niveaux de traduction erronée et la variabilité n'ont pas été systématiquement trouvées pour les paramètres de croissance au niveau de la population. Ces résultats valident la prédiction selon laquelle une erreur de traduction plus élevée peut entraîner une variabilité phénotypique plus élevée, abordant la première capture dans notre hypothèse. Cependant, les résultats ouvrent une autre question: pourquoi la corrélation entre mauvaise traduction et variabilité observée pour des cellules individuelles ne tient-elle pas au niveau de la population? Peut-être que la variabilité au niveau de la cellule unique est prévisible et uniforme entre les populations, de sorte qu'elle s'équilibre et ne se manifeste pas comme une variation entre les populations. Ou peut-être que l'augmentation de la variabilité d'une cellule à l'autre conduit à la …

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