🌱 Par évolution dirigée, le MIT a fortement amélioré l'efficacité de la photosynthèse

Des chercheurs du MIT ont franchi une étape importante dans l'optimisation de la rubisco, une enzyme centrale de la photosynthèse. En modifiant une version bactérienne de cette molécule, ils ont obtenu une activité catalytique 25 % plus élevée, ouvrant des perspectives prometteuses pour l'agriculture.

Rubisco: un maillon faible de la photosynthèse

La rubisco transforme le CO₂ atmosphérique en sucres, une étape essentielle du métabolisme végétal. Mais elle souffre d'une efficacité limitée: sa lenteur et sa sensibilité à l'oxygène font perdre de l'énergie aux plantes, réduisant leur rendement.

Plusieurs tentatives pour améliorer cette enzyme avaient donné peu de résultats. L'équipe du MIT a utilisé une approche différente: l'évolution dirigée en continu, une méthode capable d'explorer un vaste éventail de mutations.

Les chercheurs ont choisi de travailler sur une version bactérienne de la rubisco, connue pour sa rapidité mais mal adaptée à un environnement riche en oxygène. En appliquant leur méthode, ils ont obtenu des mutations qui améliorent la sélectivité pour le CO₂, limitant les réactions inutiles avec l'oxygène.

Les mutations affectent des régions proches du site actif de l'enzyme, modifiant son comportement sans altérer sa structure de base. Ce résultat constitue une preuve de concept pour de futures applications chez les plantes.

Vers des plantes plus productives et plus sobres en eau

L'objectif est désormais d'adapter cette stratégie à la rubisco végétale, beaucoup plus complexe. Une version optimisée pourrait réduire la photorespiration, un processus énergivore déclenché lorsque l'enzyme capte de l'oxygène au lieu du CO₂.

À terme, cette avancée pourrait accroître les rendements agricoles ou réduire les besoins en eau, des enjeux cruciaux dans notre époque de changement climatique.

Zoom: comment fonctionne l'évolution dirigée ?

L'évolution dirigée simule en laboratoire le processus de sélection naturelle. Elle génère aléatoirement des milliers de mutations dans un gène donné, puis isole les variantes les plus performantes.

L'équipe du MIT a utilisé une version automatisée de cette technique, baptisée MutaT7, qui accélère le processus en opérant directement dans des cellules vivantes. Cette méthode évite les étapes de manipulation in vitro et permet des cycles d'optimisation très rapides.

Cette approche pourrait s'étendre à d'autres enzymes d'intérêt pour la biotechnologie, la santé ou l'environnement.