Pour célébrer le prix Nobel de chimie de cette année, nous avons créé une infographie détaillant les travaux du Dr David Baker sur la conception computationnelle de protéines. Le Dr Baker partage ce prix avec Demis Hassabis et John M. Jumper de DeepMind, récompensés pour leurs avancées dans la prédiction de la structure des protéines. Découvrez lesmodèles gratuits et entièrement modifiablesci-dessous.

Un grand merci à Ian C. Haydon, responsable de la communication à l'Université de Washington et agent de liaison pour le Dr David Baker et le Baker Lab, pour sa collaboration sur cette infographie !

La science de la conception de protéines sur mesure

Le parcours de David Baker dans la conception de protéines sur mesure a commencé par une question simple mais puissante : comment pouvons-nous prédire et contrôler le repliement des protéines ? Les protéines se replient en structures 3D complexes qui déterminent leur fonction, mais concevoir des protéines dotées de fonctions spécifiques — inexistantes dans la nature — est un défi de taille.¹.

Le laboratoire de Baker s'est d'abord attaqué au problème de la prédiction des structures protéiques en créant le programme Rosetta, qui permet aux chercheurs de prédire la forme des protéines à partir de séquences d'acides aminés. Avec l'augmentation de la puissance de calcul, l'équipe de Baker a intégré l'IA pour améliorer la vitesse et la précision. Fort de ces avancées, le laboratoire s'est ensuite orienté vers la conception de protéines entièrement nouvelles à partir de zéro^1,2, en utilisant des outils comme RFdiffusion pour créer des séquences inédites aux fonctions jamais observées dans la nature.

RFdiffusion en action

RFdiffusion est un modèle de pointe utilisé pour concevoir de nouvelles protéines. Il s'appuie sur RoseTTAFold, un outil développé pour la prédiction de structures, en l'adaptant au débruitage, un processus qui affine les prédictions protéiques³. RoseTTAFold aide à guider RFdiffusion en orientant progressivement le modèle initial pour qu'il converge vers des formes de protéines nouvellement conçues³. 

La polyvalence et l'efficacité de RFdiffusion ont été démontrées par son succès dans la conception d'une large gamme de protéines, notamment des assemblages symétriques, des protéines liant des métaux et des agents de liaison ciblés⁴. Le processus comprend trois étapes clés : le bruit aléatoire, le débruitage itératif et l'assemblage final.

Chronologie des conceptions protéiques révolutionnaires de David Baker

Les travaux pionniers de David Baker dans la conception de protéines de novo ont conduit à plusieurs innovations majeures :

• Top7 (2003) : La première de novoprotéine conçue de toutes pièces, Top7, créée dans le laboratoire de David Baker en 2003, a marqué une avancée décisive dans la conception de protéines⁵Cette protéine entièrement synthétique possédait une structure unique, inexistante dans la nature, illustrant le potentiel de la conception computationnelle et ouvrant la voie à de futures innovations en matière de protéines sur mesure pour la science et la médecine.
• Protéine antivirale contre la grippe (2011) : L'équipe de Baker a conçu une protéine capable de se lier à l'hémagglutinine du virus de la grippe de 1918, démontrant ainsi le potentiel des protéines ingénierées dans la lutte contre les infections virales.⁶.
• Nanoparticule protéique auto-assemblée (2016) : La création d'une cage protéique icosaédrique auto-assemblée a démontré la capacité à concevoir des nanostructures complexes dotées de géométries et de fonctionnalités spécifiques.⁷.
• Mini-protéines inhibitrices du SARS-CoV-2 (2020) : En réponse à la pandémie de COVID-19, le laboratoire de Baker a développé des mini-protéines capables d'inhiber la protéine Spike du SARS-CoV-2, soulignant la capacité d'adaptation rapide de la conception de protéines face aux menaces sanitaires émergentes.⁸.‍
• Nanofibres protéiques extensibles (2023) : La conception de protéines répétitives extensibles capables de former des assemblages hexamériques aux géométries contrôlables offre de nouvelles perspectives en science des matériaux et en nanotechnologie.⁹.

Ces percées montrent comment la conception de protéines transforme la médecine, la biotechnologie et la science des matériaux. Les innovations pionnières de David Baker, ainsi que le prix Nobel de chimie 2024 décerné au Dr Demis Hassabis et au Dr John M. Jumper pour AlphaFold, soulignent la puissance de l'apprentissage profond et la diversité des approches dans l'avancement de la recherche sur les protéines.

Envie de créer votre propre infographie ? Continuez votre lecture ! Nous vous emmenons dans les coulisses de la conception de celle-ci et vous donnons des conseils et astuces pour réaliser facilement vos propres infographies saisissantes sur BioRender.

Dans les coulisses de l'infographie : créer des récits visuels qui marquent

Lorsqu'il s'agit de concevoir des infographies sur BioRender, notre objectif est double : 1) présenter la science avec précision et 2) rendre le tout visuellement attrayant et facile à comprendre. Concilier ces deux aspects peut être un défi, surtout lorsqu'il y a beaucoup d'informations à inclure (comme dans l'infographie ci-dessus). Mais avec la bonne approche, vous pouvez y arriver vous aussi.

Voici comment nous avons donné vie à l'infographie sur le prix Nobel, et comment vous pouvez faire de même.

Construire une mise en page claire et dynamique

Pour des figures complexes comme les infographies, une mise en page bien pensée est essentielle : elle permet de garder le contenu organisé et lisible, évitant ainsi de submerger ou de perdre le lecteur. Pour créer une mise en page claire et dynamique pour notre infographie sur le prix Nobel dédié à la conception de protéines sur mesure, nous avons suivi trois principes clés :

1. Assembler les pièces du puzzle narratif. Pour élaborer une infographie captivante sur la technologie de conception de protéines primée par le prix Nobel, nous avons intégré les éléments narratifs suivants : un titre accrocheur, une présentation de l'outil computationnel RFdiffusion, des applications de pointe pour l'avenir et une chronologie retraçant l'évolution de la conception de protéines. En gardant ces composants à l'esprit, nous les avons assemblés dans un ordre de lecture clair et fluide.
   
2. Mettre en valeur l'élément visuel principal. Nous avons accordé une place centrale à la visualisation de la protéine Top7 — la toute première protéine conçue — en lui réservant un espace généreux et en la rendant nettement plus grande que les autres éléments visuels. Nous avons également positionné le visuel de Top7 de manière à ce qu'il assure, sur le plan de la composition, la jonction entre la section consacrée aux mécanismes et la chronologie.‍
3. Équilibrer la densité et les espaces vides. Comme nous avions plusieurs zones denses en texte (telles que la section « RFdiffusion en action ») ou comportant beaucoup de couleurs vives (comme la chronologie), nous avons ajusté la mise en page pour garantir que chaque élément narratif clé dispose de suffisamment d'espace.

Cette mise en page vous plaît ?Nous l'avons transformée en modèle BioRender - essayez-le vous-même ! Cliquezicipour utiliser le modèle.

Donner un impact supplémentaire aux visuels

Les infographies scientifiques racontent de grandes histoires et sont conçues pour être denses en contenu. Ce qui les distingue des autres formats denses (comme les posters de recherche), c'estle contraste visuel comme fil conducteur.

Le contraste visuel imprègne tous les aspects d'une infographie efficace, qu'il s'agisse de l'échelle (grand vs petit), du rendu (réaliste vs schématique), de l'espace (sections ouvertes vs denses) ou de la couleur et du ton (choix de la teinte, de la saturation et des niveaux tonaux). Pour notre infographie sur le prix Nobel de chimie, nous avons exploité ce thème lors de la création de la pièce maîtresse : une visualisation 3D saisissante de la première de novo conception de protéine - Top7 :

• Rendu et couleur: Nous voulions que les lecteurs puissent plonger dans la structure moléculaire de la protéine Top7. Pour y parvenir, nous avons utilisé le plugin PDB de BioRender afin de générer facilement plusieurs rendus 3D de Top7 sous le même angle, à la fois en représentation « cartoon » et en représentation de surface. Nous avons ensuite stylisé ces rendus (en utilisant les fonctionnalités de BioRender telles que la superposition de couleurs, l'éclat et la transparence) et les avons superposés pour obtenir l'effet « rayons X » final.
  
• Échelle et composition: Le graphique de Top7 a été agrandi pour être nettement plus imposant que les autres protéines synthétiques de la chronologie. Ce contraste de taille, associé à ses couleurs vives se détachant sur le fond sombre, attire naturellement l'attention du public.‍
• L'intégrer au reste: Nous avons ensuite associé visuellement l'image de Top7 aux autres éléments de l'infographie en ajoutant des motifs graphiques spécifiques autour d'elle, comme des lignes la reliant à la chronologie située en dessous et un cercle noir entourant la structure protéique. Ainsi, bien que Top7 serve de point focal visuel, elle est également parfaitement intégrée à la conception globale.

Vous ne savez pas par où commencer pour créer votre graphique principal ? Essayez l'un de nos packs d'icônes BioRender comme point de départ ! Voici une collection de nos icônes de structures protéiques pour vous aider dans la création de vos figures. 

Chaque figure est une histoire qui ne demande qu'à être racontée. Commencez par vous demander :Quel est le message clé que je souhaite transmettre ? Cela orientera vos choix de conception, des graphiques clés que vous incluez à la manière dont vous organisez vos informations. Avec des outils comme BioRender et une approche réfléchie, vous pouvez donner vie à votre récit scientifique.

Poursuivez votre lecture :Prix Nobel de physiologie ou médecine 2024

‍