Une combinaison d’apprentissage automatique et d’expériences en laboratoire a permis aux chercheurs de déchiffrer les différents langages utilisés par les bactéries pour communiquer. Cette compréhension pourrait avoir des implications majeures dans le traitement des bactéries résistantes aux médicaments et dans le développement d’outils de biocomputing.
Une étude récente s’appuie sur un projet antérieur dans lequel les chercheurs de l’Université d’Aalto en Finlande ont démontré que perturber la communication bactérienne est une méthode efficace pour lutter contre les bactéries résistantes à plusieurs médicaments. Les bactéries utilisent de petites molécules pour communiquer entre elles et coordonner l’infection.
L’équipe a montré que l’interférence avec la communication bactérienne en bloquant ces molécules réduisait l’inflammation et rendait les bactéries plus vulnérables aux antibiotiques.
Décrypter les langages bactériens
Les chercheurs ont maintenant examiné de plus près les langages que les bactéries utilisent pour communiquer. Ils ont utilisé une combinaison d’apprentissage automatique et d’expériences en laboratoire pour examiner les quelque 170 langages bactériens connus. Cette analyse offre une compréhension des similitudes et des différences entre les langages, qui peut être utilisée à la fois pour perturber les bactéries nuisibles et pour construire des ‘circuits logiques bactériens’ utiles.
La première étape a été une analyse d’apprentissage automatique qui a regroupé les langages en clusters basés sur la structure de leurs molécules. Les groupes résultants étaient composés de langages plus similaires entre eux et différents des langages d’autres groupes. C’est comparable aux langues humaines : l’anglais, le français et le néerlandais sont dans un groupe de langues, tandis que l’arabe et l’hébreu sont dans un autre, par exemple.
Les bactéries peuvent comprendre des langages apparentés
Ensuite, l’équipe a montré expérimentalement que les bactéries peuvent comprendre des langages apparentés. « Nous avons effectué une «vérification du langage bactérien» et avons constaté que les bactéries utilisant des langages très similaires peuvent se comprendre, tout comme un Néerlandais pourrait comprendre un peu d’allemand. Nous avons également testé la communication entre des bactéries utilisant un langage très différent et avons constaté qu’elles ne pouvaient pas du tout se comprendre – tout comme une conversation entre des personnes parlant finnois, néerlandais et arabe n’irait pas loin, » explique Christopher Jonkergouw, le doctorant qui a dirigé l’étude.
En synthèse
Avec ces outils, les chercheurs ont démontré que nous pouvons estimer avec précision les connexions entre les langages bactériens et prédire s’ils peuvent être compris. Ces découvertes seront précieuses pour affiner davantage la nouvelle approche de traitement de l’équipe, et elles ont également des implications pour la biotechnologie – les langages bactériens peuvent être utilisés pour coordonner les tâches entre les groupes dans les communautés bactériennes, ou même dans les microprocesseurs bactériens.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que la communication bactérienne ?
La communication bactérienne est un processus par lequel les bactéries utilisent de petites molécules pour communiquer entre elles et coordonner l’infection.
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Comment peut-on perturber la communication bactérienne ?
La communication bactérienne peut être perturbée en bloquant les petites molécules que les bactéries utilisent pour communiquer, ce qui peut réduire l’inflammation et rendre les bactéries plus vulnérables aux antibiotiques.
Qu’est-ce qu’un circuit logique bactérien ?
Un circuit logique bactérien est un outil qui peut être construit en utilisant les langages bactériens pour coordonner les tâches entre les groupes dans les communautés bactériennes, ou même dans les microprocesseurs bactériens.
Comment les bactéries peuvent-elles comprendre des langages apparentés ?
Les bactéries peuvent comprendre des langages apparentés, tout comme un Néerlandais pourrait comprendre un peu d’allemand. Cependant, elles ne peuvent pas comprendre un langage très différent.
Quel est le rôle de l’apprentissage automatique dans cette recherche ?
L’apprentissage automatique a été utilisé pour regrouper les langages bactériens en clusters basés sur la structure de leurs molécules, ce qui a permis de comprendre les similitudes et les différences entre les langages.
Principaux enseignements
| Enseignements |
|---|
| Les bactéries utilisent de petites molécules pour communiquer entre elles et coordonner l’infection. |
| Perturber la communication bactérienne peut rendre les bactéries plus vulnérables aux antibiotiques. |
| Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour examiner les 170 langages bactériens connus. |
| Les langages bactériens peuvent être regroupés en clusters basés sur la structure de leurs molécules. |
| Les bactéries peuvent comprendre des langages apparentés. |
| Les langages bactériens peuvent être utilisés pour construire des circuits logiques bactériens. |
| Les résultats de cette recherche peuvent aider à affiner les approches de traitement des bactéries résistantes. |
| Les langages bactériens ont des implications pour la biotechnologie. |
Références
Légende illustration principale : Une meilleure compréhension des langages bactériens nous rapproche du contrôle et de la coordination du comportement des bactéries. Crédit : Ekaterina Osmekhina/Aalto University
Article : « Exploration of Chemical Diversity in Intercellular Quorum Sensing Signalling Systems in Prokaryotes » – https://doi.org/10.1002/anie.202314469
