En matière de régime, les cellules de levure semblent limiter les risques
En répondant aux stimuli environnementaux, les réseaux moléculaires ont développé des fonctions déclenchées automatiquement. Les rythmes circadiens, par exemple, sont codés dans des circuits de régulation et coordonnés par des signaux tels que la lumière. En outre, la vitesse et l’uniformité de transmission des signaux entre ces réseaux simples peuvent être optimisées, indiquant une forme d’adaptabilité intelligente. Comme ce comportement nommé stochastique ou bruyant est moins prévisible, il peut sembler non coordonné et aléatoire. «Cela pourrait être une façon de limiter les risques pour les organismes s’adaptant en fonction de situations où des événements, tels que la disponibilité de nourriture, se produisent ou ne se produisent pas», explique le coordinateur du projet YEASTMEMORY, Kevin Verstrepen, du Centre de Microbiologie VIB-KU Leuven, hôte du projet. YEASTMEMORY, soutenu par l’UE, voulait en savoir plus sur ce moment où un organisme répond aux stimuli et sur les comportements s’avérant opportuns. En étudiant la réponse des cellules de levure à la disponibilité du glucose, YEASTMEMORY a découvert que ces réponses variaient entre les cellules génétiquement identiques d’une même population et étaient influencées par les expériences passées. Grâce à son nouveau protocole pour le séquençage unicellulaire dans la levure, l’équipe du projet a identifié le composant génétique probablement responsable.
La base génétique des différents comportements de réponse
«Ce projet est né d’une conversation qui s’est tenue il y a 15 ans avec un brasseur, pas tant autour d’une bière, mais à propos de la bière», explique Kevin Verstrepen. La bière est fabriquée en exposant du maltose, un sucre d’orge, à des cellules de levure en fermentation. Auparavant, les brasseurs cultivaient parfois leur levure en laboratoire à base de glucose. Ce brasseur voulait savoir pourquoi ses cellules de levure ne fermentaient pas plus efficacement le maltose après plusieurs jours de culture sur glucose. «En tenant compte de la vitesse de division des cellules de levure, j’ai observé que les cellules nouveau-nées se comportaient différemment selon l’alimentation des générations précédentes, et que ce comportement était très variable entre elles. Un phénomène épigénétique semblait probablement à l’origine de ce phénomène», fait remarquer Kevin Verstrepen. 15 ans plus tard avec YEASTMEMORY. L’équipe a découvert qu’après s’être développées dans du glucose pendant au moins 10 heures, la plupart des cellules de levure avaient alors besoin d’au moins six heures pour se nourrir de maltose, certaines cellules génétiquement identiques prenant plus de 20 heures et d’autres ne faisant jamais leur transition.
Des différences ont également été trouvées entre les souches de levure.
Le facteur clé, créant potentiellement un goulot d’étranglement, s’est avéré être la transition du métabolisme fermentaire au métabolisme respiratoire. Ce changement majeur repose sur la synthèse de nombreuses protéines et complexes nouveaux et constitue donc un processus lent et énergivore pour les cellules. «Il est logique que les cellules évitent de réagir trop rapidement et à l’unisson, risquant d’investir du temps et de l’énergie dans le changement de régime alimentaire du glucose au maltose, pour retrouver du glucose à nouveau disponible», ajoute Kevin Verstrepen. Pour étudier ce phénomène, l’équipe a recherché les parties de l’ADN de la levure, appelées LCQ, qui déterminent cette différence de comportement. Leur protocole RNAseq unicellulaire nouvellement développé a permis à l’équipe de découvrir que des changements dans un gène spécifique non caractérisé, YLR108C, pourraient expliquer une grande partie de la différence. Les cellules avec une forme plus active de YLR108C sont plus lentes à faire la transition mais semblent mieux se développer dans des conditions plus stables. «C’est l’un des premiers exemples clairs de la façon dont une mutation naturelle relativement simple dans un gène dicte le comportement d’un système de régulation.» «Nous pouvons désormais étudier les compromis de chaque stratégie — le généraliste le plus lent et le plus stochastique ou le spécialiste le plus rapide et le plus uniforme — pour mieux comprendre la pression évolutive qui favorise des comportements spécifiques», fait remarquer Kevin Verstrepen. Un brevet a déjà été obtenu pour utiliser des variants YLR108C afin d’optimiser les performances de la levure dans les fermentations industrielles. Parallèlement à une subvention de preuve de concept par le Conseil européen de la recherche (CER), l’équipe est déjà en discussion avec des partenaires industriels à propos des applications potentielles.
Mots‑clés
YEASTMEMORY, levure, bière, circuits de régulation, réseaux moléculaires, glucose, maltose, RNAseq, épigénétique, cellules, gène
