Deux acteurs du biocluster, le laboratoire SABNP (Université d’Evry Paris-Saclay) et la startup Synsight, ont développé une approche intégrée de criblage de nouveaux médicaments qui s’appuie à la fois sur la modélisation informatique, l’analyse structurale des molécules biologiques et une technologie brevetée d’étude des interactions protéines-ARN au sein même de la cellule.
La démarche des scientifiques génopolitains cible des pistes thérapeutiques modulant ou inhibant ces interactions, prometteuses pour des cancers et diverses maladies, dont la découverte était jusque-là freinée par le manque de méthodes.
Dans un organisme vivant, la liaison entre protéines et molécules d’ARN, ARN messager codant pour d’autres protéines ou ARN non codant aux divers rôles biologiques, est un phénomène essentiel au fonctionnement de chaque cellule et de l’organisme tout entier. Le génome humain code par exemple pour plus de 1 000 protéines de cette nature. Les liaisons protéines-ARN régulent notamment l’expression de nos gènes. Elles sont parfois la cause de pathologies, par exemple de maladies neurodégénératives et de cancers.
Une classe méconnue de nouveaux médicaments
Cibler les interactions protéine-ARN est une voie prometteuse pour la découverte de nouveaux médicaments. Cette piste thérapeutique est jusqu’à présent largement sous-exploitée car elle se heurte à deux obstacles : d’une part le manque de modèles informatiques pour un criblage in silico de composés ciblant la poche moléculaire, siège de l’interaction, et d’autre part la difficulté de détecter expérimentalement, dans la cellule, ces interactions.
Le laboratoire SABNP, dirigé par David Pastré et sous tutelle de l’Université d’Evry Paris-Saclay, et la société Synsight, fondée par Cyril Bauvais, ont conçu une approche de criblage thérapeutique exploitant des données chimiques, structurales et cellulaires.
Elle combine trois types de méthodes :
- des modèles computationnels pour prédire à grande échelle, sur des millions de molécules, l’aptitude à se lier à la poche moléculaire cible, et intégrer leurs caractéristiques d’absorption, distribution, toxicité et autres propriétés physico-chimiques utiles pour les sélectionner sur leur potentiel à devenir des médicaments.
- l’expertise en biologie structurale du laboratoire, notamment l’exploration 3D de la poche cible et l’analyse par spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN) de la liaison des molécules candidates à cette poche.
- la méthode Microtubule bench (MT bench), brevetée par SABNP, qui utilise une structure cellulaire naturelle, les microtubules, pour observer dans la cellule les interactions entre protéines, ou entre protéines et ARN (cf. photo). Associée à un imageur HCS (high content screening), équipement de très haute résolution acquis grâce au soutien de Genopole et l’Université d’Evry, et à l’analyse automatique d’image, cette plateforme de test in vivo visualise et quantifie ces interactions.
L’approche démontre sa performance sur l’interaction YB-1 – ARN
Les équipes ont fait la preuve de concept de leur approche intégrée de découverte thérapeutique sur Y-box 1 (YB1), une protéine de liaison à l’ARN messager impliquée dans la progression du cancer et la résistance à la chimiothérapie.
La démarche a été appliquée à la recherche d’inhibiteurs de la liaison YB-1 – ARN à partir d’une bibliothèque de données de plus de 7 millions de molécules et de près de 5 000 médicaments approuvés par la FDA, représentant au total plus de 200 millions de groupements dits « pharmacophores » à évaluer, c’est-à-dire de parties pharmacologiquement actives dans ces molécules. Les prédictions in silico de liaison des candidats au complexe YB-1 – ARN, complétées des critères pour entrer dans un processus de développement de médicament (disponibilité, prix, pureté…), ont retenu 140 inhibiteurs potentiels. Une étape de simulation informatique de la stabilité de la liaison a ensuite trié 22 composés parmi les 140.
Cette sélection drastique à grande échelle, in silico, a permis d’affiner ensuite le criblage par les analyses expérimentales approfondies. Le test cellulaire MT bench a été mis en œuvre dans des conditions proches des conditions naturelles en utilisant les ARN messagers endogènes, présents dans le cytoplasme des lignées cellulaires utilisées. La perturbation de l’interaction YB-1 – ARN a été détectée et mesurée de manière fiable grâce à la capacité de haute résolution de l’imageur et à l’analyse automatique des milliers d’images générées.
Complétés par les analyses structurales précises des poches moléculaires cibles par spectroscopie RMN, les résultats biologiques ont non seulement validé le potentiel prédictif du criblage in silico, mais aussi sélectionné 11 des 22 composés qui interfèrent de manière significative avec la liaison de YB-1 à l’ARN messager, in vitro et dans le contexte de la cellule.
Parmi eux se trouve P1, un inhibiteur de polymérase approuvé par la FDA, qui se révèle hautement sélectif de l’interaction YB-1 – ARN et se lie solidement.
