Pour « programmer » et créer de l’ADN dans un tube à essais ou dans une cellule
De même que l’on utilise Python ou Java pour écrire des programmes informatiques, des chimistes pourraient bientôt être capables de créer une série d’instructions moléculaires pour « programmer » et créer de l’ADN dans un tube à essais ou dans une cellule.
Une équipe de chercheurs de l’Université de Washington a publié le 29 Septembre 2013 les résultats leur étude dans la revue Nature Nanotechnology. Le langage de programmation rend possible d’un outil de guidage du comportement de réactions chimiques, de la même manière qu’un contrôleur de commandes électroniques guide aujourd’hui des voitures ou robots. Appliqués à la médecine, de tels réseaux agiraient comme des vecteurs intelligents de médicaments ou encore des détecteurs de maladie au niveau cellulaire.
Cette image de synthèse montre sur l’écran des structures d’ADN et un « programme » de réaction chimiques. Derrière, un « ordinateur chimique » exécute le programme moléculaire.
Les chimistes et éducateurs enseignent et utilisent des réseaux de réaction chimiques, un langage datant d’un siècle, formé par des équations et qui décrit le comportement des mélanges chimiques. Les ingénieurs de l’Université de Washington ont amélioré ce langage et l’utilisent pour écrire des programmes qui commandent le mouvement de molécules faites sur mesure.
Nous utilisons l’ADN pour construire les molécules qui exécuteront la dynamique désirée
« Nous commençons par une description abstraite, mathématique d’un système chimique, puis nous utilisons l’ADN pour construire les molécules qui exécuteront la dynamique désirée. » explique Georg Seelig, Assistant Professeur en génie électrique et sciences informatiques. « Notre vision est que l’on puisse à terme utiliser cette technologie pour construire des outils à usage multiples, plus universels ».
Actuellement, lorsqu’un biologiste ou chimiste construit un certain type de réseau moléculaire, le procédé de manipulation est complexe et difficilement réutilisable pour créer d’autres systèmes. Les chercheurs de l’université de Washington ont voulu créer un cadre qui offre plus de flexibilité aux scientifiques. Georg Seelig compare cette nouvelle approche à l’utilisation d’un langage de programmation qui dira exactement à l’ordinateur ce qu’il doit faire. « Cette technique nous permettra de régler plus d’un problème. Lorsque vous voulez qu’un ordinateur exécute une autre action, vous le reprogrammez simplement. Ce projet est similaire en ce qu’il nous permet de transmettre directement des commandes à la chimie ».
Les être humains et autres organismes ont déjà des réseaux complexes de molécules de l’ordre du nanomètre qui aident à réguler les cellules et contrôler le corps. Les scientifiques trouvent maintenant des moyens de fabriquer des systèmes synthétiques qui se comportent comme les systèmes biologiques, avec l’espoir que ces molécules puissent renforcer des fonctions corporelles naturelles. A cette fin, un système est nécessaire pour synthétiser des molécules d’ADN qui s’adapteraient à ces fonctions spécifiques.
Vers la fabrication de molécules s’assemblant automatiquement au sein des cellules et qui agiraient comme des capteurs « intelligents »
Cette nouvelle approche ne peut pas encore être appliquée au domaine médical, mais ses futures applications pourraient inclure la fabrication de molécules s’assemblant automatiquement au sein des cellules et qui agiraient comme des capteurs « intelligents ». Ces molécules seraient incorporées dans la membrane cellulaire, puis programmées pour détecter des anomalies et répondre en fonction, peut-être en véhiculant le médicament directement au cœur de ces cellules.
Georg Seelig et son collègue Eric Klavins, Professeur Associé de Génie Electrique à l’Université de Washington, ont récemment reçu un financement de $2 millions de la fondation « National Science Foundation », dans le cadre d’une initiative nationale pour encourager la recherche en programmation nucléaire. Le nouveau langage sera utilisé dans le cadre de cette grande initiative.
Sources:
Co-auteurs de l’étude : Yuan-Jyue Chen (University of Washington); David Soloveichik (University of California); Niranjan Srinivas ( California Institute of Technology); Neil Dalchau, Andrew Phillips and Luca Cardelli (tous trois de Microsoft Research).
Contact Georg Seelig at gseelig@uw.edu
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