Exploiter la diversité des enzymes natives pour la biocatalyse

Abstract

International audienceThe use of enzymes for synthetic purposes typically relies on well-known or commercially available proteins, valued for their established properties. However, these enzymes may not always be ideal for specific reactions, prompting researchers to explore the vast diversity of enzymes within biodiversity. Genome and metagenome mining offers a rich reservoir of sequences, revealing novel enzymes with enhanced properties such as thermostability and substrate specificity, which are crucial for industrial applications. Advances in large-scale sequencing have exponentially increased available protein sequences, with over 2.4 billion reported in 2023 compared to 123 million in 2018. Despite its potential, enzyme discovery from metagenomic data remains challenging due to the immense volume of sequences. This necessitates innovative computational tools and bioinformatics workflows to streamline the identification of biocatalysts. Bioinformatics plays a pivotal role in predicting enzyme functions, analyzing protein superfamilies, and selecting key enzymes via biosynthetic gene clusters. Integration of artificial intelligence (AI) further enhances enzyme discovery and retrosynthetic pathway design, enabling the customization of enzymes for specific applications. Case studies from our laboratory illustrate the efficiency of genome mining and bioinformatics in discovering enzymes complementary to known ones, modifying metabolic reactions, and identifying novel scaffolds. These methods have expanded the diversity of enzymes available for synthesis, underscoring the importance of synergizing bioinformatics with biocatalysis to harness biodiversity and develop a versatile enzymatic toolbox.L’utilisation des enzymes en synthèse repose généralement sur des protéines connues ou commerciales, employées pour leurs propriétés bien établies. Cependant, ces enzymes ne sont pas toujours adaptées à des réactions spécifiques, incitant les chercheurs à rechercher des enzymes dans la biodiversité. Les (meta)génomes offrent un riche réservoir et leur exploration permet de révéler des enzymes avec de nouvelles propriétés, telles que la thermostabilité et la spécificité des substrats, essentielles pour les applications industrielles. Les progrès en séquençage à grande échelle ont multiplié de manière exponentielle les séquences disponibles, avec plus de 2,4 milliards répertoriées en 2023 contre 123 millions en 2018.Malgré son potentiel, la découverte d’enzymes à partir de données métagénomiques reste complexe en raison de l’immense volume de séquences. Cela nécessite des outils de calcul innovants et des séquences d’opérations bioinformatiques pour rationaliser l’identification des biocatalyseurs. La bioinformatique joue un rôle clé dans la prédiction des fonctions enzymatiques, l’analyse des superfamilles de protéines et la sélection d’enzymes via les clusters de gènes biosynthétiques. L’intégration de l’Intelligence Artificielle (IA) améliore encore la découverte d’enzymes et la conception de voies rétrosynthétiques, permettant d’adapter des enzymes pour des applications spécifiques.Des études de cas de notre laboratoire illustrent l’efficacité de l’exploration des génomes et de la bioinformatique pour découvrir de nouvelles enzymes, modifier des réactions métaboliques et identifier de nouvelles structures. Ces méthodes ont élargi la diversité des enzymes disponibles pour la synthèse, soulignant l’importance de la synergie entre bioinformatique et biocatalyse pour exploiter la biodiversité et développer une boîte à outils enzymatique polyvalente