Le Baker Lab conçoit des protéases par IA capables de cliver des protéines liées à des maladies

Deux équipes de l’Institute for Protein Design de l’University of Washington ont publié dans Nature, le 14 octobre 2026, des articles faisant état de protéases conçues de novo à l’aide de méthodes informatiques pour hydrolyser le squelette polypeptidique au niveau de séquences choisies, notamment dans les protéines humaines associées à des maladies TDP-43, amyloïde-β et amyloïde A sérique.

Les liaisons amide qui relient les acides aminés le long du squelette peptidique restent stables pendant des centaines d’années en solution aqueuse neutre, en raison de la barrière énergétique élevée à franchir pour l’hydrolyse. Jusqu’alors, les réussites de la conception de novo d’enzymes s’étaient largement limitées à des réactions modèles présentant une faible barrière énergétique, indique l’article sur les protéases à cystéine. Une étude a produit des métalloprotéases à base de zinc ; l’autre, des protéases qui fonctionnent grâce à un nucléophile cystéine activé. Les deux articles indiquent que David Baker est auteur correspondant, et Donald Hilvert, de l’ETH Zurich, est auteur correspondant des deux.

Une approche de conception de métalloprotéases à base de zinc

Dans Conception informatique de métalloprotéases, les coauteurs principaux Anqi Chen et Kejia Wu et leurs collègues décrivent comment ils ont utilisé les méthodes RFdiffusion pour concevoir des protéines dotées de sites actifs à base de zinc, capables d’activer l’eau et situés à proximité d’une poche de liaison au substrat peptidique. Parmi les 135 conceptions testées, 36 % ont catalysé le clivage de leurs substrats peptidiques correspondants au niveau de la liaison scissile ciblée, indique l’article. La meilleure conception initiale a accéléré l’hydrolyse de la liaison peptidique de plus de 10⁸ fois par rapport à la réaction non catalysée. Selon l’article, quatre substitutions ont porté cette accélération à plus de 10¹⁰ fois en améliorant la préorganisation du site actif.

Le processus de génération a combiné une première étape de génération de squelettes guidée par un motif avec la conception de séquences et le filtrage par AlphaFold 3, puis deux étapes de raffinement par diffusion partielle, accompagnées d’une nouvelle conception de séquences et d’un nouveau filtrage, et enfin une dernière itération alternant conception de séquences et filtrage par AlphaFold 3. Pour optimiser une conception nommée Zn45, l’équipe a criblé 378 variants de saturation monosite répartis sur 21 positions de résidus, ainsi que 148 variants combinatoires répartis sur six positions. Elle a ainsi obtenu un variant amélioré, Zn45_v2, caractérisé au moyen de mesures du nombre total de cycles catalytiques et de la cinétique de Michaelis-Menten.

Les chercheurs ont déterminé les structures cristallines de plusieurs conceptions, dont Zn5, TDPr3, ZnO7 et Zn48, et les ont déposées dans la Protein Data Bank sous les codes d’accès 11CE, 11CM, 11CP, 11CR, 11CU, 11CY et 11DU. Des calculs fondés sur des champs de force appris par machine ont examiné les énergies d’activation de l’étape d’attaque nucléophile de l’astacine, une protéase naturelle à zinc, ainsi que des conceptions ZnO7 et Zn45. Les données et le code de l’étude sont disponibles sur Zenodo.

Clivage sélectif de protéines associées à des maladies

L’article sur les métalloprotéases présente des conceptions qui clivent sélectivement les protéines humaines associées à des maladies TDP-43, amyloïde-β et amyloïde A sérique, avec des augmentations de vitesse pouvant atteindre 10⁹ fois. Parmi les exemples cités figurent TDPr3, dirigée contre TDP-43 ; SAAc8, dirigée contre l’amyloïde A sérique au niveau de la séquence SSRSFFSFLG ; et AbetaF3, dirigée contre l’amyloïde-β au niveau de la séquence KGAIIGLMVG.

Pour TDP-43, les auteurs ont remanié un échafaudage existant afin de couper la protéine dans son domaine C-terminal désordonné, qui régit la séparation de phase liquide-liquide et l’oligomérisation, plutôt que de dégrader la protéine entière. L’article présente cette stratégie comme un moyen de moduler ce comportement de phase et l’oligomérisation sans abolir les fonctions nucléaires essentielles des domaines structurés de la protéine.

L’équipe a également conçu des cytokines et des antagonistes de récepteurs sous forme cagées, que les protéases conçues activent sélectivement ; selon l’article, cela permet un contrôle bioorthogonal de l’état cellulaire. Les auteurs concluent que la conception de novo peut produire des protéases hautement actives et programmables, susceptibles d’être utilisées en thérapeutique, en biotechnologie et en biorestauration.

Une déclaration relative aux conflits d’intérêts indique que des demandes provisoires de brevet portant les numéros 64/047,504 et 63/921,483 ont été déposées au sujet de certains aspects des méthodes et des conceptions. Chen, Wu, Choi, Preetham Venkatesh, Samuel J. Pellock, Hilvert, Asim K. Bera et Baker y sont cités comme inventeurs ou contributeurs.

Une deuxième famille de protéases fondée sur la cystéine

La deuxième étude, Conception de novo de protéases à cystéine, dont Hojae Choi est le premier auteur, a utilisé une nouvelle méthode d’apprentissage profond appelée RFD2-MI — mise au point par les membres de l’équipe Brian Coventry et Magnus S. Bauer — pour concevoir des enzymes qui hydrolysent le squelette polypeptidique de manière dépendante de la séquence grâce à un nucléophile cystéine activé. L’article fait état de 13 conceptions actives sur les 69 testées, soit un taux de réussite de 19 %, et d’augmentations de vitesse pouvant atteindre 3 × 10⁷ par rapport à la réaction de fond.

Les protéases conçues adoptent des replis très différents de ceux des protéases naturelles, avec un score TM inférieur à 0,50. Selon l’article, six structures cristallines correspondent aux modèles de conception avec un écart quadratique moyen inférieur à 1,2 Å pour les atomes Cα. Les structures ont été déposées dans la Protein Data Bank sous les codes d’accès 9YNL, 9YNM, 9YOX, 9YOY, 9YOZ et 9YP0. Le processus de conception a alterné la génération de squelettes par RFD2-MI, la conception de séquences par ProteinMPNN et le filtrage par AlphaFold 3.

Lors d’un cycle de reconception appliqué à une protéase nommée Dokki, 24 des 89 variantes générées ont surpassé la conception initiale, avec des améliorations du taux allant de 1,2 à 31 fois ; la variante ayant connu la plus forte amélioration a été nommée Dokki-15. Selon l’article, les protéases conçues ont efficacement clivé leurs cibles dans des cellules de mammifères, comme l’a montré un test rapporteur réalisé sur des cellules HeLa, qui suivait la relocalisation du substrat dépendante de l’enzyme et utilisait des mutants catalytiquement inactifs comme témoins. Les analyses expérimentales et computationnelles des auteurs attribuent l’écart d’activité qui subsiste par rapport aux protéases à cystéine naturelles les plus actives à des imperfections dans la préorganisation du site actif et le positionnement du substrat.

Historique de publication, financement et code

Nature a reçu les deux articles le 14 octobre 2025 ; l’article sur les protéases à cystéine a été accepté le 9 septembre 2026, et celui sur les métalloprotéases, le 15 septembre 2026. Des versions antérieures ont été publiées sous forme de prépublications sur bioRxiv en novembre 2025 : l’étude sur les protéases à cystéine a été publiée le 22 novembre 2025, et l’étude sur les métalloprotéases a été publiée pour la première fois le 21 novembre 2025, puis révisée jusqu’à une quatrième version le 27 septembre 2026.

Les déclarations de financement mentionnent, entre autres bailleurs de fonds, le Howard Hughes Medical Institute, la Fondation Bill-et-Melinda-Gates, l’Agence de réduction des menaces de défense, la Fondation nationale pour la science, l’Institut national des allergies et des maladies infectieuses et l’Institut national sur le vieillissement, qui relèvent des Instituts nationaux de la santé, le programme APECx de l’Agence des projets de recherche avancée pour la santé, The Audacious Project à l’Institute for Protein Design et l’Open Philanthropy Project. Le code de conception et d’analyse de l’étude sur les protéases à cystéine est accessible au public dans deux dépôts GitHub, et les auteurs de l’article sur les protéases à cystéine ont déclaré n’avoir aucun conflit d’intérêts.