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Accueil » Actualités médicales » L'étude révèle comment les neurones économisent de l'énergie pendant la synthèse des protéines

L'étude révèle comment les neurones économisent de l'énergie pendant la synthèse des protéines

par Ma Clinique
8 février 2025
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 3 min
Une étude indique que le dysfonctionnement du nerf vague est une caractéristique physiopathologique centrale du long COVID

Les cellules nerveuses ont des stratégies incroyables pour économiser de l'énergie et toujours effectuer les plus importantes de leurs tâches. Des chercheurs de l'hôpital universitaire Bonn (UKB) et de l'Université de Bonn ainsi que du University Medical Center Göttingen ont constaté que le programme de conservation de l'énergie neuronale détermine l'emplacement et le nombre d'ARN messager (ARNm) et de protéines, et diffère en fonction de la durée, longévité et autres propriétés de la molécule respective. Le travail a maintenant été publié dans la revue « Nature Communications ».

Nous avons tous vécu la nécessité d'économiser de l'énergie ces dernières années. Pour ce faire, nous avons tous dû trouver des stratégies pour économiser de l'énergie tout en répondant à nos besoins les plus importants. « Nos cellules nerveuses sont confrontées à un dilemme similaire: ils doivent fournir leurs synapses, c'est-à-dire leurs points de contact avec d'autres neurones, mais également organiser leur synthèse de protéines de telle manière qu'ils ne produisent pas trop ou trop peu de protéines. En même temps, ils doivent transporter les protéines sur de longues distances vers les synapses et également faire attention à leur budget énergétique. a demandé l'équipe de recherche dirigée par l'auteur correspondant, le professeur Prof. Tatjana Tchumatchenko, chef de groupe de recherche à l'Institut pour l'épileptologie expérimentale et la recherche cognitive à l'UKB et membre des domaines de recherche transdisciplinaires (TRA) « Life and Health » et « Modélisation » chez L'Université de Bonn.

Les mesures d'économie d'énergie expliquent les distributions de protéines

Malgré sa taille relativement petite, le cerveau consomme environ 20% de l'énergie totale du corps. Comme pour toutes les cellules, les fonctions neuronales sont soumises à des contraintes d'énergie strictes, qui sont particulièrement prononcées dans le cerveau en raison de ses besoins énergétiques élevés. L'équipe de recherche a pu montrer que la synthèse et la dégradation de toutes les molécules neuronales représentent une dépense énergétique cellulaire particulièrement élevée et nécessite donc des mesures d'économie d'énergie. Toutes les cellules, y compris les neurones, nécessitent des protéines pour fonctionner correctement. Celles-ci sont produites par un processus connu sous le nom d'expression génique, dans laquelle les informations pertinentes sont copiées à partir d'un gène dans l'ARN messager (ARNm). L'ARNm mature est ensuite traduit dans la protéine requise. Grâce aux progrès de la biochimie et de la microscopie, il est désormais possible de cartographier précisément l'emplacement des copies d'ARNm individuelles et les protéines correspondantes dans les cellules et de quantifier le nombre de milliers d'espèces d'ARNm et de protéines. Pour la première fois, cela permet aux chercheurs d'étudier des principes organisationnels complexes qui contrôlent les modèles d'expression des gènes spatiaux et de s'appliquer à tous les types de molécules.

L'équipe de recherche a combiné des données expérimentales de plus de dix écrans d'ARNm et de protéomique à grande échelle impliquant des dizaines de milliers d'espèces moléculaires.

Nous avons constaté que le volant pour conserver l'énergie détermine le nombre et le nombre de protéines et l'emplacement, affectant chaque espèce moléculaire différemment en fonction de la longueur, de la durée de vie et d'autres propriétés de la molécule. « 

Cornelius Bergmann, premier auteur, doctorant, University Bonn à l'Institut d'épileptologie expérimentale et de recherche cognitive à l'UKB

Les résultats montrent que les coûts énergétiques de synthèse, de transport et de dégradation des molécules, leur localisation spatiale et le nombre total sont limités aux solutions économes en énergie.

« Si certaines protéines de courte durée étaient synthétisées dans le corps cellulaire, une grande proportion d'entre elles n'arriverait pas vivante aux synapses en raison du long temps de trajet », ajoute le professeur Tchumatchenko. « Ce serait un gaspillage d'énergie sur les protéines qui ne peuvent pas accomplir leur tâche. »

Les calculs du modèle dans la présente étude montrent que les protéines sont donc de préférence synthétisées dans les extensions ramifiées et effilées d'une cellule nerveuse, les dendrites dites, si la perte d'énergie « sur le chemin » du corps cellulaire aux synapses est plus grande que L'énergie nécessaire pour transporter l'ARNm dans les dendrites.

Nouvelle perspective sur les études d'expression génique

Cependant, les résultats de l'équipe de recherche vont au-delà de la conservation de l'énergie. « Nos résultats ont mis en lumière les principes organisationnels de l'expression des gènes dans les cellules qui agissent à travers différentes espèces moléculaires et vont au-delà des mécanismes de régulation individuels,« dit le co-auteur du professeur Silvio Rizzoli, directeur du Département de physiologie des neuro- et sensoriels du University Medical Center Göttingen, porte-parole du Center for Biostructural Imaging of Neurodégénérescence (BIN) et membre de la groupe d'excellence » bioimaging à plusieurs échelles: bioimaging: des machines moléculaires aux réseaux de cellules excitables « (MBEXC).

Le résultat le plus surprenant pour l'équipe de recherche était que les propriétés physiques des protéines, telles que la longueur ou la durée de vie, et non leur fonction spécifique, ont une forte influence sur le budget énergétique et donc sur le site de leur synthèse. Le co-auteur Kanaan Mousaei, étudiant doctoral de l'Université Bonn à l'Institut d'épileptologie expérimentale et de recherche cognitive à l'UKB, souligne: « Notre modèle offre une nouvelle perspective pour corréler des dizaines d'ensembles de données existants de différents laboratoires. « 

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