Hydrolyse enzymatique de la paroi végétale : prédiction de la dynamique d’hydrolyse

Dans cette étude, un pipeline informatique innovant basé sur l'imagerie, appelé AIMTrack (Adaptive autofluorescence Intensity and Morphology Tracking), a été développé pour suivre en temps réel la déconstruction enzymatique de la paroi cellulaire végétale. AIMTrack utilise une stratégie de regroupement adaptative pour compenser la dérive et la déformation des échantillons qui se produisent pendant l'hydrolyse enzymatique, ce qui permet un suivi et une quantification robustes de l'intensité de l'autofluorescence de la paroi cellulaire et des changements morphologiques pendant l'hydrolyse. L'application du pipeline AIMTrack aux images 3D d'échantillons de bois d'épicéa traités au chlorite de sodium et soumis à une hydrolyse enzymatique a révélé de fortes corrélations négatives entre la dynamique des rendements de conversion des sucres mesurés pendant l'hydrolyse et la dynamique de l'intensité de l'autofluorescence de la paroi cellulaire et des descripteurs morphologiques. Une analyse spécifique à chaque phase a révélé des modèles de corrélation dépendants du stade d'hydrolyse et du type de sucre.

Ces résultats démontrent que l'autofluorescence et la morphodynamique de la paroi cellulaire peuvent servir de biomarqueurs précis et en temps réel de la dynamique du rendement de conversion des sucres, sans nécessiter d'échantillonnage intensif ni d'analyses chimiques fastidieuses, ce qui peut accélérer l'optimisation des processus de conversion biotechnologiques.

Ce travail fait partie de la thèse de doctorat de Solmaz Hossein Khani (projet BIOMODEL), menée sous la supervision de Gabriel Paës et Yassin Refahi, avec des financements de l’ANR (projets FillingGaps et BIOMOD) and de la Région Grand Est (projet BIOMODEL).

A lire : Hossein Khani S, Ould Amer K, Shiasi Ghalemaleki F, Corré M, Remy M, Habrant A, Lebas B, Massah J, Faraj A, Paës G*, Refah Y*.  Plant cell wall enzymatic hydrolysis: Predicting yield dynamics from autofluorescence and morphological temporal changes. Bioresource Technology, February 2026, 133642. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.133642

Contacts : Dr Yassin Refahi (yassin.refahi@inrae.fr) et Dr Gabriel Paës (gabriel.paes@inrae.fr)