Une étude fournit de nouvelles informations sur la résistance aux antibiotiques et les paysages liés à la condition physique

Selon une nouvelle étude publiée dans Science le 24 novembre.

Dirigés par le professeur externe Andreas Wagner du SFI, les chercheurs ont cartographié expérimentalement plus de 260 000 mutations possibles d’une protéine d’E. coli essentielle à la survie de la bactérie lorsqu’elle est exposée à l’antibiotique triméthoprime.

Au cours de milliers de simulations numériques très réalistes, les chercheurs ont ensuite découvert que 75 % de toutes les voies évolutives possibles de la protéine E. coli dotaient finalement la bactérie d’un niveau de résistance aux antibiotiques si élevé qu’un clinicien ne donnerait plus l’antibiotique. triméthoprime à un patient.

“Essentiellement, cette étude suggère que des bactéries comme E. coli pourraient être plus aptes à développer une résistance aux antibiotiques que nous ne le pensions initialement, et cela a des implications plus larges pour comprendre comment divers systèmes de biologie évolutive, de chimie et d’autres domaines s’adaptent et évoluent, ” déclare Wagner, biologiste évolutionniste à l’Université de Zurich en Suisse.

En plus de découvrir de nouvelles découvertes potentiellement inquiétantes sur la résistance aux antibiotiques, les travaux des chercheurs jettent également le doute sur une théorie de longue date sur les paysages de fitness. Ces cartes génétiques représentent la capacité d’un organisme – ou d’une partie de celui-ci, comme une protéine – à s’adapter à son environnement.

Sur les paysages de fitness, différents points du paysage représentent différents génotypes d’un organisme, et la hauteur de ces points représente la mesure dans laquelle chaque génotype est adapté à son environnement. En termes de biologie évolutive, l’objectif est de trouver le pic le plus élevé, qui indique le génotype le plus apte.

La théorie dominante concernant les paysages de fitness prédit que dans les paysages très accidentés ou ceux présentant de multiples pics de fitness, la plupart des populations en évolution seront piégées dans des pics inférieurs et n’atteindront jamais le summum de l’adaptation évolutive.

Cependant, tester cette théorie a été extrêmement difficile jusqu’à présent en raison du manque de données expérimentales sur des paysages de fitness suffisamment vastes.

Pour relever ce défi, Wagner et ses collègues ont utilisé la technologie d’édition génétique CRISPR pour créer l’un des paysages de condition physique les plus combinatoirement complets à ce jour pour la protéine dihydrofolate réductase (DHFR) d’E. coli.

Ce qu’ils ont découvert était surprenant. Le paysage comportait de nombreux sommets, mais la plupart étaient de mauvaise condition physique, ce qui les rendait moins intéressants pour l’adaptation. Cependant, même dans ce paysage accidenté, environ 75 % des populations simulées ont atteint des sommets de condition physique élevés, ce qui garantirait à E. coli une résistance élevée aux antibiotiques.

Les implications dans le monde réel sont significatives. Si des paysages accidentés comme celui-ci sont courants dans les systèmes biologiques, cela pourrait signifier que de nombreux processus d’adaptation, tels que la résistance aux antibiotiques, pourraient être plus accessibles qu’on ne le pensait auparavant.

Le résultat pourrait à terme conduire à une réévaluation des modèles théoriques dans divers domaines et inciter à des recherches plus approfondies sur l’impact des paysages du monde réel sur les processus évolutifs.

“Cela a de profondes implications non seulement en biologie mais au-delà, nous incitant à réévaluer notre compréhension de l’évolution du paysage dans divers domaines”, explique Wagner. “Nous devons passer de modèles théoriques abstraits à des modèles de paysage réalistes et informés par les données.”