Résistance des plantes face aux maladies: une forme majeure de leur système immunitaire décryptée

Publié par Isabelle le 24/07/2020 à 13:00
Source: INRAE
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Comprendre comment les plantes se défendent face aux agents pathogènes est primordial pour aller vers une agriculture utilisant moins de pesticides. L'immunité quantitative est la forme d'immunité la plus commune chez les plantes, pourtant les connaissances sur cette réponse immunitaire restent très limitées en raison de sa complexité. Une équipe de recherche d'INRAE et du CNRS, avec la collaboration de la société iMEAN, ont analysé le réseau moléculaire qui contrôle l'immunité quantitative chez Arabidopsis thaliana en réponse à l'infection par une bactérie. Leurs résultats, publiés dans la revue PNAS le 15 juillet 2020, révèlent des fonctions clés de l'immunité quantitative et mettent en lumière sa complexité qui en fait sa robustesse.


Photo: Arabidopsis thalania © INRAE

Différentes formes d'immunité existent chez les plantes. La plus connue, et paradoxalement la moins robuste, est la résistance qualitative qui cible un agent pathogène spécifique et entraîne une réponse forte de la plante pour le neutraliser. Si l'attention des chercheurs s'est d'abord portée sur cette forme d'immunité c'est parce qu'elle possède un déterminisme relativement simple et provoque la disparition totale de la maladie. Cependant elle est peu durable dans le temps car les agents pathogènes évoluent rapidement pour la contourner en quelques années, devenant en quelque sorte résistants à cette forme de réponse immunitaire. Une autre forme d'immunité, existante chez la plupart des espèces naturelles et cultivées, est la résistance quantitative qui entraine une réduction de la maladie plutôt que sa disparition totale. En revanche elle a un spectre d'action plus large, ciblant plusieurs types d'agents pathogènes et confère une résistance beaucoup plus durable dans le temps, pouvant dépasser plusieurs décennies. Cependant elle repose sur des mécanismes moléculaires complexes qui sont encore peu connus.

Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé une approche de biologie des systèmes pour étudier la réponse immunitaire au niveau de l'organisme, et comprendre les mécanismes moléculaires qui régissent l'immunité quantitative chez Arabidopsis thaliana en réponse à l'infection par la bactérie Xanthomonas campestris. Cette approche vise à intégrer différents niveaux d'informations afin de reconstruire un modèle de fonctionnement, ici un réseau de gènes et de protéines, du système immunitaire. Leurs résultats montrent que l'immunité quantitative repose sur un réseau hautement connecté et décentralisé impliquant 5 modules de gènes. Ces 5 modules impliquent des activités cellulaires multiples: les mécanismes de transport, de signalisation cellulaire ou encore certains processus métaboliques, dont la plupart n'avaient jusqu'à présent pas été identifiés comme constitutifs de la réponse immunitaire. Chaque fonction a un rôle partiel dans la réponse immunitaire, et l'étude montre que si l'une de ces fonctions est altérée, suite à une mutation génétique par exemple, les autres fonctions sont toujours opérationnelles: la réponse immunitaire diminue mais reste efficace. Un peu comme un réseau de métro pour lequel si une ligne est coupée, le reste du réseau continue à fonctionner.

La réponse immunitaire quantitative repose sur un réseau décentralisé de plusieurs voies moléculaires interconnectées qui mobilisent de multiples mécanismes cellulaires. Ce sont cette complexité et cette décentralisation qui la rendent robuste et durable face aux agents pathogènes qui attaquent les plantes. Comprendre la réponse immunitaire quantitative chez les plantes est essentiel pour maitriser et valoriser la résistance aux maladies des cultures et diminuer l'usage des pesticides.

Référence:
Florent Delplacea, Carine Chauveaua, Ullrich Dubiellaa, Mehdi Khafifa, Eva Alvareza, Gautier Langina, Fabrice Rouxa, Rémi Peyrauda, et Dominique Roby, Robustness of plant quantitative disease resistance is provided by a decentralized immune network, PNAS, 15 July 2020. DOI: 10.1073/pnas.2000078117
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