Les cellules nécessitent toutes le transport de matériaux pour maintenir leur fonction. Dans les cellules nerveuses, un minuscule moteur en protéine appelée KIF1A en est responsable. Les mutations de cette protéine peuvent entraîner des troubles neurologiques, notamment des difficultés à la marche, à la déficience intellectuelle et à la dégradation des nerfs. On sait que les mutations de KIF1A entraînent également une performance moteur affaiblie, mais cela a été difficile à mesurer jusqu'à présent. Des chercheurs, dont ceux de l'Université de Tokyo et de l'Institut national des technologies de l'information et des communications (NICT) au Japon, ont mesuré des changements dans la force de KIF1A à l'aide d'un nanospring, une petite structure enroulée, faite d'ADN qui pourrait conduire à un diagnostic amélioré de maladies liées aux mutations de la protéine.
Les conditions neurologiques telles que le trouble neurologique associé à KIF1A (KAND) peuvent être extrêmement préjudiciables à la vie des personnes atteintes. Il y a donc des efforts considérables dans les recherches autour d'eux en termes d'atténuation de certains symptômes. Et un élément clé de cela est le diagnostic initial, car les problèmes plus tôt sont pris, plus tôt ils pourront être traités.
Kand résulte de mutations de la protéine motrice KIF1A, et il a été signalé que certains mutants Kif1a génèrent une force motrice inférieure à 1 Piconewton, par rapport aux 3,8 Piconewtons d'une version saine. Ces forces sont très difficiles à détecter. Même une copie solide de KIF1A à 3,8 Piconewtons n'exerce qu'un billionième de la force nécessaire pour soulever une pomme. Des études antérieures ont tenté d'utiliser des pincettes optiques, sur la base des lasers, mais les signaux qu'ils ont donnés n'étaient pas clairs et des échantillons de test se détachaient souvent. Nous avons donc cherché une meilleure alternative, ce qui m'a amené à utiliser un nanospring d'ADN en forme de bobine, créé par le chercheur principal Mitsuhiro Iwaki de Nict, le premier du genre. «
Professeur Kumiko Hayashi, Institut de physique solide, Université de Tokyo
Le nom est assez explicite: c'est une minuscule bobine seulement quelques nanomètres de long, un milliardième de la largeur des cheveux humains, en ADN. Il peut être solidement attaché à la fois à une surface immobilière et à une protéine KIF1A, et comme vous pouvez l'imaginer, sa nature printanière signifie qu'elle s'étend en fonction de la force qui lui est appliquée. Le nanospring brille au microscope pour indiquer son degré d'étirement. Ainsi, en observant soigneusement cette fluorescence, Hayashi et son équipe ont pu mesurer avec précision à quel point Kif1a a tiré avec force un nanospring d'ADN.
« Après avoir obtenu des images de fluorescence du nanospring, il était nécessaire d'estimer sa longueur à partir des images, et nous avons développé une méthode d'estimation pour le faire. La science de l'information s'est également révélée importante pour l'analyse à molécule unique », a déclaré Hayashi.
Les nanosprings sont fabriqués en utilisant un processus appelé ADN Origami, où un long brin d'ADN est plié à l'aide de nombreux brins plus courts. Les programmes informatiques aident à concevoir des formes deux et tridimensionnelles à l'échelle nanométrique, et l'ADN se replie correctement en soi parce que les molécules constituantes se joignent à des manières prévisibles. Grâce à sa forme et à sa flexibilité, les chercheurs peuvent construire de minuscules structures de printemps qui suivent un plan avec une précision surprenante.
Bien que le nanospring ADN soit peu susceptible de conduire à un traitement en soi, le fait qu'il puisse aider à diagnostiquer Kand est un grand pas en avant. Hayashi et son équipe développent désormais des méthodes d'analyse des données à haut débit, car il existe plus de 100 mutations KIF1A connues, et ils souhaitent construire un catalogage de bases de données de leurs mesures de force.
« Étant donné que les propriétés biophysiques de la protéine motrice sont importantes pour prédire la gravité de la maladie, nous visons à améliorer les prédictions de la gravité de Kand en incorporant ces données dans des modèles basés sur l'IA de performance des protéines. » dit Hayashi.
