Un algorithme pour des films de protéines plus nets

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Cécile Casadei

image : La physicienne Cecilia Casadei faisait partie d’une équipe internationale qui a développé un nouvel algorithme d’analyse. Grâce à leur méthode, appelée « analyse spectrale passe-bas », les données collectées lorsque les protéines sont mesurées par des lasers à rayons X à électrons libres peuvent être évaluées plus efficacement qu’auparavant.
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Crédit : Institut Paul Scherrer/Mahir Dzambegovic

Les protéines sont des molécules biologiques qui effectuent presque toutes les tâches biochimiques dans toutes les formes de vie. Ce faisant, les minuscules structures effectuent des mouvements ultra-rapides. Afin d’étudier ces processus dynamiques plus précisément qu’auparavant, les chercheurs ont développé un nouvel algorithme qui peut être utilisé pour évaluer plus efficacement les mesures aux lasers à rayons X à électrons libres tels que le SwissFEL. Ils l’ont maintenant présenté dans le journal Dynamique structurelle.

Parfois, lors de l’utilisation du système de navigation lors d’un déplacement en voiture, l’appareil vous localisera hors de la route pendant une courte période. Cela est dû à l’imprécision du positionnement GPS, qui peut atteindre plusieurs mètres. Cependant, l’algorithme du GPS s’en apercevra rapidement et corrigera la trajectoire affichée à l’écran, c’est-à-dire le remettra sur la route.

Un principe comparable pour traiter des séquences de mouvement irréalistes a maintenant été appliqué avec succès par une équipe de chercheurs dirigée par la physicienne du PSI Cecilia Casadei. Cependant, leurs objets d’investigation sont environ un milliard de fois plus petits qu’une voiture : les protéines. Ces éléments constitutifs de la vie remplissent des fonctions cruciales dans tous les organismes connus. Ce faisant, ils effectuent souvent des mouvements ultra-rapides. L’analyse précise de ces mouvements est cruciale pour notre compréhension des protéines qui peuvent, entre autres, nous aider à produire de nouveaux agents médicaux.

Comment « filmer » les protéines…

Pour améliorer encore la compréhension des mouvements des protéines, Casadei, en collaboration avec d’autres chercheurs du PSI, un chercheur à DESY à Hambourg et d’autres collègues de l’Université du Wisconsin à Milwaukee, aux États-Unis, a développé un algorithme qui évalue les données obtenues lors d’expériences à un X- laser à électrons libres (XFEL). Un XFEL est une installation de recherche à grande échelle qui délivre des flashs extrêmement intenses et courts de rayons X de qualité laser. Ici, une méthode appelée cristallographie aux rayons X femtoseconde en série résolue en temps (TR-SFX) peut être utilisée pour étudier les mouvements ultra-rapides des protéines.

Les mesures sont très complexes pour plusieurs raisons : les protéines sont beaucoup trop petites pour être imagées directement, leurs mouvements sont incroyablement rapides et l’intense impulsion de rayons X d’un FEL détruit complètement les protéines. Au niveau expérimental, TR-SFX résout déjà tous ces problèmes : aucune molécule individuelle n’est mesurée, mais plutôt un grand nombre de molécules de protéines identiques sont amenées à se développer ensemble dans un arrangement régulier pour former des cristaux de protéines. Lorsque la lumière des rayons X FEL brille sur ces cristaux, l’information est capturée à temps avant que les cristaux et leurs protéines ne soient détruits par l’impulsion de lumière. Les données brutes des mesures sont disponibles sous forme d’images dites de diffraction : des taches lumineuses qui sont créées par l’arrangement régulier des protéines dans le cristal et enregistrées par un détecteur.

… et comment évaluer les données de mesure

Là où les défis expérimentaux ont été surmontés, l’évaluation des données ne fait que commencer. « La mesure de chaque cristal individuel ne fournit que deux pour cent des données d’une image complète. » Cette incomplétude a des raisons physiques et expérimentales et ne peut être éliminée qu’en combinant les données de mesure de nombreux cristaux de manière significative. Les recherches de Casadei se concentrent exactement sur la manière de procéder.

La méthode établie jusqu’à présent s’appelle « binning and merging ». « Beaucoup a été accompli avec cette méthode au cours de la dernière décennie », déclare Casadei. Avec cette méthode, les données sont divisées en intervalles de temps et toutes les données dans un intervalle, un « bin », sont moyennées. Cependant, de nombreuses informations détaillées sont également perdues dans cette moyenne. « On pourrait dire que les images individuelles du film protéique sont alors toutes un peu délavées », poursuit Casadei. « C’est pourquoi nous avons développé une méthode qui nous permet de tirer le meilleur parti des données de mesure. »

La nouvelle méthode mise au point par Casadei et ses collègues est appelée « analyse spectrale passe-bas », ou LPSA en abrégé. « Semblable à l’électronique ou à la technologie audio, nous appliquons un filtre passe-bas », explique Casadei. « Cependant, dans notre cas, cela se présente sous la forme d’une algèbre linéaire avancée. Nous appliquons ces formules pour supprimer le bruit indésirable des données sans perdre les détails pertinents. »

En termes simples et courts, les données brutes, c’est-à-dire les images de diffraction des cristaux de protéines, sont suivies tout au long du mouvement des protéines. Ce mouvement est supposé régulier, c’est-à-dire sans à-coups. Semblable à la façon dont le système de navigation se corrige lorsque la voiture semble quitter le cap de la route, le nouvel algorithme de Casadei et ses collègues atténue les erreurs de reconstruction du mouvement des protéines.

HDR pour les films de protéines

Les profanes ne remarqueront peut-être pas une immense différence dans les nouveaux films protéiques. Mais pour les cinéastes des lasers à rayons X à électrons libres, l’amélioration est comparable au passage d’un film DVD à une qualité HDR.

«Avant tout, le nouvel algorithme permet désormais aux chercheurs du SwissFEL au PSI d’extraire davantage d’informations de leurs données», déclare Casadei. Inversement, cela signifie que l’algorithme peut aider à raccourcir les longs temps de mesure. Étant donné que le temps de faisceau est toujours très demandé dans les grandes installations de recherche, et en particulier au SwissFEL, il s’agit d’une perspective des plus bienvenues pour les chercheurs en protéines utilisant cette installation très avancée.

Texte : Institut Paul Scherrer/Laura Hennemann

À propos de PSI

L’Institut Paul Scherrer PSI développe, construit et exploite de grandes installations de recherche complexes et les met à la disposition de la communauté de recherche nationale et internationale. Les principales priorités de recherche de l’institut se situent dans les domaines de la matière et des matériaux, de l’énergie et de l’environnement et de la santé humaine. Le PSI s’engage pour la formation des générations futures. Ainsi, environ un quart de nos collaborateurs sont des post-doctorants, des post-diplômés ou des apprentis. Au total, le PSI emploie 2100 personnes et est ainsi le plus grand institut de recherche de Suisse. Le budget annuel s’élève à environ 400 millions de francs. Le PSI fait partie du domaine des EPF, les autres membres étant les deux écoles polytechniques fédérales, l’ETH Zurich et l’EPFL Lausanne, ainsi que l’Eawag (Institut fédéral suisse des sciences et technologies aquatiques), l’Empa (Laboratoire fédéral suisse des sciences des matériaux et technologie) et WSL (Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage). Un aperçu de la recherche passionnante du PSI avec des points focaux changeants est fourni 3 fois par an dans la publication 5232 – Le magazine de l’Institut Paul Scherrer.

Contact

Dr Cecilia Casadei
Laboratoire de Recherche Biomoléculaire
Institut Paul Scherrer, Forschungsstrasse 111, 5232 Villigen PSI, Suisse
Téléphone : +41 56 310 55 17, e-mail : [email protected] [English, Italian, French]

Publication originale

Analyse spectrale passe-bas des données de cristallographie femtoseconde série résolues en temps
CM Casadei, A. Hosseinizadeh, T. Weinert, J. Standfuss, R. Fung, GFX Schertler, R. Santra
Dynamique structurelle26.05.2023 (en ligne)
DOI : 10.1063/4.0000178


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