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Cette étude démontre que les Xenobots, des entités synthétiques non neuronales, peuvent acquérir des mémoires spécifiques et durables d'expositions chimiques, révélées par des changements comportementaux, physiologiques et transcriptionnels.
Cette étude présente la conception *de novo* de métalloprotéases spécifiques à l'aide du modèle génératif Proteus2, capables de cliver avec une grande précision et efficacité des sites cibles de la protéine amyloïde-β impliquée dans la maladie d'Alzheimer, validant ainsi une approche programmable pour le développement de thérapies.
Cet article propose une architecture de contrôle robuste basée sur les réseaux de réactions chimiques pour réguler de manière stable des sorties multiplicatives complexes, qu'il s'agisse du produit de deux espèces ou de monômes arbitraires impliquant plusieurs espèces, afin de réaliser des dispositifs biomoléculaires autorégulés avancés.
Cette étude présente une approche de bioremédiation programmable où des bactéries *E. coli* modifiées pour adhérer aux surfaces plastiques via des curli et l'antigène 43 sécrètent simultanément une enzyme dégradant le PET, augmentant ainsi considérablement la libération d'acide téréphtalique.
Cette étude démontre qu'un autoencodeur variationnel entraîné sur des domaines de liaison à l'ADN de la famille LuxR permet de concevoir des facteurs de transcription hybrides capables de reconnaître et d'activer simultanément les promoteurs lux et las, élargissant ainsi l'espace de conception des circuits génétiques synthétiques.
Cette étude présente un cadre évolutif complet permettant la biosynthèse intracellulaire continue d'acides aminés non canoniques dans la levure via l'hypermutation d'une tyrosine synthase, facilitant ainsi l'expansion du code génétique à partir de précurseurs simples.
Cette étude présente une approche transformative permettant aux cellules de biosynthétiser autonomement des nanofibrilles fluorescentes intégrées qui agissent comme des neuromodulateurs, ouvrant ainsi la voie à la création de circuits neuronaux artificiels directement au sein des organismes vivants.
Cette étude démontre l'optimisation de la voie biosynthétique des glucosinolates chez *Escherichia coli* par l'ingénierie enzymatique et métabolique, permettant d'atteindre des titres record, notamment 1250 µM pour le glucosinolate indol-3-méthyle, grâce à une expression améliorée des P450 et une assimilation du sulfate renforcée.
Cette étude présente Fung-AI, un pipeline d'intelligence artificielle générative qui a permis de concevoir et de valider expérimentalement de nouveaux peptides antifongiques actifs contre *Fusarium graminearum* et *Candida albicans* avec une faible cytotoxicité, démontrant ainsi la faisabilité d'une approche de découverte rapide de médicaments de novo.
Le papier présente VenusRXN, un cadre d'apprentissage profond multimodal qui révolutionne la découverte d'enzymes en permettant l'identification de biocatalyseurs pour des réactions chimiques inédites sans dépendre de l'homologie de séquence, comme l'ont confirmé des expériences de laboratoire réussies.
Cette étude démontre que des cycles d'hydratation-déhydratation suffisent à entraîner, par la seule biophysique d'une membrane simple, des dynamiques cellulaires reproductibles telles que la croissance, la division et l'encapsulation de macromolécules, sans nécessiter de réactions chimiques ni d'activité métabolique.
En combinant la modélisation stochastique et l'analyse informationnelle, cette étude quantifie comment la rétroactivité limite la transmission de l'information dans les circuits biologiques synthétiques tout en identifiant des régimes où elle peut être exploitée pour des transitions d'état contrôlées, et propose des stratégies de conception pour atténuer ses effets néfastes ou la maîtriser.
En intégrant un système CRISPRi régulé dans *Pseudomonas putida* à une plateforme de mini-bioréacteurs automatisés en mode turbidostate, cette étude surmonte les limites des cultures en batch pour cartographier avec précision la dynamique temporelle des gènes essentiels et dissocier les réponses physiologiques transitoires des événements mutatoires à long terme grâce à une approche multi-omiques.
Cette étude présente une plateforme de virologie synthétique utilisant la recombinaison associée à la transformation (TAR) chez la levure pour générer des poxvirus chimères infectieux aux propriétés oncolytiques améliorées, démontrant ainsi une nouvelle approche pour concevoir des thérapies anticancéreuses de nouvelle génération.
Cette étude de preuve de concept démontre que l'ingénierie synthétique de la levure *Saccharomyces cerevisiae* permet de produire des vésicules extracellulaires personnalisées capables de trier et d'encapsuler des protéines humaines, validant ainsi cette plateforme pour le développement futur de vecteurs thérapeutiques.
Cette étude présente une stratégie innovante pour le recyclage du PET qui assemble des enzymes complémentaires sur des échafaudages protéiques modulaires pour créer une cascade multi-enzymatique synergique, surmontant ainsi les limitations cinétiques et améliorant l'efficacité de la dépolymérisation en monomères valorisables.
Cette étude révèle que les modèles de langage génomique actuels, bien qu'ils capturent les statistiques locales, échouent systématiquement à reproduire l'organisation à long terme et les contraintes évolutives des génomes naturels, limitant ainsi leur capacité à générer des séquences biologiques réalistes.
Cette étude démontre que l'élargissement expérimental de la diversité des bibliothèques de gènes permet de transformer l'extrapolation en interpolation pour les modèles de langage protéique, facilitant ainsi la découverte de nouvelles protéines fluorescentes fonctionnelles au-delà des séquences naturelles connues.
Les auteurs montrent que le remplacement des mélanges énergétiques commerciaux par des formulations maison optimisées pour la réplication de l'ADN permet d'améliorer considérablement l'amplification clonale et l'expression génique dans la plateforme CADGE 2.0, un système cell-free modifié chimiquement pour la réplication couplée à la transcription et la traduction.
Cette étude démontre que l'utilisation de modèles d'IA, tels que Gemini 2.5 Pro, pour le screening de légitimité des commandes d'acides nucléiques synthétiques permet d'atteindre une précision comparable à celle des experts humains tout en réduisant considérablement les coûts, validant ainsi leur adoption pour la vérification préliminaire des commandes.