La circulation de l’information en biologie moléculaire nécessite la traduction de l’information génétique en protéines fonctionnelles. Comme pour tous les systèmes biologiques, la traduction génique implique également des erreurs mesurables. Les estimations des taux d’erreur dans la traduction sont généralement citées comme étant d’environ 1/10000 par codon (révisé par Ribas de Pouplana et al.1). Cependant, les taux d’erreur varient considérablement, de moins de 10-5 à plus de 0,05/codon1,2,3,4,5. Le large éventail de taux d’erreur, couvrant plus de trois ordres de grandeur, est dû au fait que des erreurs peuvent résulter de plusieurs étapes dans la voie de traduction: des erreurs stochastiques, mutationnelles ou induites par le stress dans l’aminoacylation6, le 7 , le 8 , le 9 , 10, misacylation physiologique de l’asparaginyl-et du glutaminyl-tRNAs5, ou erreurs de décodage ribosomique2,3,11. Des taux d’erreur mesurablement élevés, représentant plus de 0,01/codon, suggèrent que les erreurs translationnelles peuvent exécuter des fonctions physiologiques1,12 et que la mauvaise traduction peut être spécifique au contexte13.
Nous et d’autres avons montré que des erreurs naturelles dans la traduction génique peuvent être adaptatives, surtout pendant les contraintes environnementales1,5,12,14,15,16 ,17,18. Chez les mycobactéries, les erreurs générées par la voie de l’aminoacylation de la glutamine/asparagine indirecte en deux étapes19,20 entraînent une tolérance remarquablement accrue pour la rifampicine de la première ligne de l’antibiotique antituberculeux 5. par conséquent, nous avons spéculé que la diminution de la fausse traduction mycobactérienne avec une petite molécule peut potentier le massacre par la rifampicine. Nous avons examiné et identifié la kasugamycine d’aminosides naturelle comme un composé qui pourrait diminuer la mauvaise traduction mycobactérienne, potentier la mise à mort médiée par la rifampicine des mycobactéries à la fois in vitro et in vivo21, et limiter la l’émergence de la résistance à la rifampicine21, qui menace le contrôle global de la tuberculose22 — le pathogène le plus mortel au monde.
Pour étudier l’erreur translationnelle, les méthodes de mesure de la mauvaise traduction doivent être employées. Il existe plusieurs méthodes qui ont été développées pour la mesure de la mauvaise traduction, chacune avec des avantages et des inconvénients. Brièvement, les méthodes basées sur la spectrométrie de masse de précision ont plusieurs avantages, dont la plus importante est que, avec des algorithmes plus récents pour la détection de plusieurs types d’erreur translationnelle, une mesure relativement impartiale de la mauvaise traduction peut être effectué18. Cependant, la spectrométrie de masse n’est pas très appropriée pour la mesure des événements de déconversion de la désamidation — précisément le type de mauvaise traduction qui se produit dans les mycobactéries en raison de la voie indirecte d’aminoacylation de tRNA sujette aux erreurs. C’est en raison de la déamidation non enzymatique à haute fréquence qui se produit dans le traitement des échantillons pour la spectrométrie de masse23, ce qui entraîne un signal d’arrière-plan extrêmement élevé. Par conséquent, pour la détection des erreurs dans cette voie, les journalistes de gain de fonction génétique offrent des avantages distincts. Plus précisément, les rapporteurs de gain de fonction appropriés peuvent avoir des taux d’arrière-plan extrêmement bas, permettant la mesure des taux d’erreur très bas11.
Étant donné que la réalisation d’expériences avec Mycobacterium tuberculosis pathogène nécessite des installations spécialisées et des précautions supplémentaires, nous effectuons la plupart des expériences dans la Mycobacterium M. smegmatis non pathogène — et avons montré plus tôt que les résultats entre les deux espèces sont globalement comparables à5,21. Pour mesurer les taux de mauvaise traduction dans les mycobactéries générées par la voie indirecte de l’aminoacylation de la tRNA, nous avons modifié un système de double luciférase Renilla-Firefly qui avait été précédemment développé pour mesurer les erreurs de décodage ribosomique chez E. coli 11 pour une utilisation dans les mycobactéries. Nous avons fait trois modifications spécifiques: le reporter original n’a pas exprimé efficacement dans les mycobactéries, et par conséquent, la séquence a été codon-optimisé, et le C-terminal trois acides aminés de la luciférase Firefly, sérine-lysine-leucine, qui a été annotée comme signal de trafic dans certains systèmes24, a été modifiée en isoleucine-alanine-valine25. Le reporter original avait un résidu de lysine critique dans la luciférase Firefly mutated. Au lieu de cela, nous avons muté soit un résidu d’aspartate (D120) ou de glutamate (E144) conservé de façon critique dans la luciférase de Renilla à l’asparagine et à la glutamine, respectivement25 (figure 1). Le reporter a été subcloné dans le pUV-tetOR (voir le tableau des matériaux) dans le plasmide à tétracycline-inducible. Les reporters à gain de fonction mutent des résidus fonctionnels conservés de façon critique dans les enzymes/protéines fluorescentes qui les rendent non fonctionnels11,26. Les erreurs translationnelles (ou théoriquement, transcriptionnelles) qui synthétisent la variante fonctionnelle de la protéine résulteraient en une activité enzymatique mesurable dans un sous-ensemble de protéines traduites. Pour corriger la variation de l’abondance des protéines, le reporter muté est coexprimé avec une protéine fonctionnelle qui agit comme une référence et permet une quantification précise du gain de fonction11. Alors que le reporter de Renilla-Firefly Dual-luciférase permettait de mesurer précisément les taux de détraduction mycobactériens spécifiques5,25 (figure 2 et section 1 du protocole), nous avons rapidement s’est rendu compte qu’il ne convient pas pour le criblage à moyen/haut débit de molécules qui modifieraient le taux de mauvaise traduction. Ceci est dû principalement à deux raisons, à savoir a) le manque relatif de puissance de Renilla luciférase signifiait qu’un minimum de 1 ml de culture/échantillon de mycobactériens était nécessaire pour mesurer les taux de mauvaise traduction, et b) l’exigence de la lyse des cellules avant à la mesure de l’activité enzymatique nécessitaient une manipulation manuelle excessive: les cellules mycobactériennes ont une paroi cellulaire épaisse et multicouche et une enveloppe relativement résistante à la lyse. Par conséquent, nous avons cherché à développer un nouveau système de reporter de gain de fonction qui pourrait être utilisé avec de petits volumes (p. ex., dans un système de plaques à 96 puits) et ne nécessitait pas de lyse cellulaire pour les mesures. Nous avons utilisé la luciférase de Nluc très puissante et identifié un résidu d’aspartate critique qui, lorsqu’il est muté en asparagine, a entraîné une perte de fonction de 2 billes (figure 1). En outre, la petite taille de Nluc lui a permis d’avoir une balise de signal de sécrétion N-terminale — de l’antigène 85A, un antigène sécrété majeur dans les mycobactéries27 — qui permettrait à nluc d’être sécrété dans la culture surnageant et de contourner l’exigence de la lyse cellulaire. La protéine de référence, GFP, a été exprimée par le même promoteur que le Nluc muté, mais à partir d’un vecteur intégré (voir le tableau des matériaux), et pourrait être mesurée dans les cellules intactes21 (figure 3). Malgré ces avantages, le journaliste Nluc/GFP (section 2 du protocole) a également des inconvénients: la réduction relativement modeste de l’activité de Nluc (100 fois) avec la mutation D140N ne permettrait pas de mesurer des taux d’erreur de traduction extrêmement faibles, rendant le reporter plus approprié comme outil de dépistage que pour les mesures exactes de l’erreur translationnelle. De plus, Nluc n’a pas de résidus de glutamate critiques; par conséquent, seuls les taux d’erreur d’asparagine à aspartate pourraient être mesurés. Les principes généraux décrits dans ce travail devraient permettre aux chercheurs d’utiliser ces reporters comme nous l’avons fait ou de modifier les journalistes selon les besoins pour une mesure précise et/ou facile d’autres taux d’erreur translationnel spécifiques dans leur système modèle de choix.