Lorsque les bactéries construisent des communautés, elles coopèrent et partagent des nutriments entre générations. Des chercheurs de l’Université de Bâle ont pu le démontrer pour la première fois grâce à une méthode nouvellement développée. Cette strategy innovante permet de suivre l’expression des gènes lors du développement de communautés bactériennes dans l’espace et dans le temps.
Dans la nature, les bactéries vivent généralement en communauté. Ils colonisent collectivement notre intestin, également appelé microbiome intestinal, ou forment des biofilms tels que la plaque dentaire. Vivre en communauté offre de nombreux avantages aux microbes individuels. Ils sont furthermore résilients face aux circumstances environnementales défavorables, conquièrent de nouveaux territoires et profitent les uns des autres.
Analyser les communautés microbiennes dans l’espace et le temps
Le développement de communautés bactériennes est un processus très complexe dans lequel les bactéries forment des constructions tridimensionnelles complexes. Dans leur dernière étude publiée dans Nature Microbiology, l’équipe dirigée par le professeur Knut Drescher du Biozentrum de l’Université de Bâle a étudié en détail le développement de communautés d’essaims bactériens.
Ils ont réalisé une avancée méthodologique leur permettant de mesurer simultanément l’expression des gènes et d’imager le comportement de cellules individuelles dans les communautés microbiennes dans l’espace et dans le temps.
Les bactéries fournissent des ressources aux générations futures
« Nous avons utilisé Bacillus subtilis comme organisme modèle. Cette bactérie omniprésente se retrouve également dans notre flore intestinale. Nous avons révélé que ces bactéries, qui vivent en communauté, coopèrent et interagissent entre elles au fil des générations », explique le professeur Knut Drescher, responsable du l’étude. « Les générations précédentes déposent des métabolites pour les générations futures. »
Ils ont également identifié différentes sous-populations au sein d’un essaim bactérien, qui produisent et consomment différents métabolites. Certains des métabolites sécrétés par une sous-inhabitants deviennent la nourriture d’autres sous-populations qui émergent in addition tard au cours du développement de l’essaim.
Répartition des tâches au sein de la communauté
Les chercheurs ont combiné la microscopie adaptative de pointe, les analyses de l’expression génique, les analyses des métabolites et l’échantillonnage robotique. Grâce à cette approche innovante, les chercheurs ont pu examiner simultanément l’expression des gènes et le comportement bactérien à des endroits et à des times précis définis avec précision, ainsi qu’identifier les métabolites sécrétés par les bactéries. L’essaim bactérien pourrait ainsi être divisé en trois grandes régions : le front de l’essaim, la région intermédiaire et le centre de l’essaim. Toutefois, les trois régions affichent des transitions progressives.
« En fonction de la région, les bactéries diffèrent en apparence, en caractéristiques et en comportement. Alors qu’elles sont principalement mobiles sur les bords, les bactéries au centre forment de longs fils non mobiles, ce qui entraîne un biofilm 3D. L’une des raisons est la disponibilité variable de l’espace et les ressources », explique la première auteure Hannah Jeckel. « La répartition spatiale de bactéries au comportement distinctive permet à la communauté de se développer mais aussi de se cacher dans un biofilm protecteur. » Ce processus semble être une stratégie répandue dans les communautés bactériennes et est essential pour leur survie.
Dynamique complexe au sein des communautés bactériennes
Cette étude illustre la complexité et la dynamique au sein des communautés bactériennes et révèle des interactions coopératives entre les bactéries individuelles – en faveur de la communauté. Les effets spatiaux et temporels jouent ainsi un rôle central dans le développement et l’établissement de communautés microbiennes. Une étape importante de ces travaux est le développement d’une system pionnière qui a permis aux chercheurs d’acquérir des données spatio-temporelles complètes sur un processus multicellulaire à une résolution jamais atteinte auparavant dans aucun autre système biologique.
