Exploration in silico des événements de transport membranaire : prédiction des coefficients de perméation passive et des sites de liaison de la protéine MRP4 humaine

Discipline

Computational chemistry

Classification

Sciences de la vie, biologie, biochimie,

Médecine et santé

Mots-clés libres

Transport membranaire, Docking moléculaire, Transporteurs ABC, HMRP4, Coefficient de perméation passive, Dynamique moléculaire, AWH

Mots-clés

Transport biologique,

Dynamique moléculaire

La prédiction du transport membranaire des xénobiotiques est cruciale pour les industries pharmaceutique, cosmétique et agro-alimentaire. Le franchissement des membranes est en effet directement à la biodisponibilité des actifs utilisés dans ces différents domaines. Il repose sur deux processus majeurs : la perméation passive à travers les bicouches lipidiques et le transport à travers des protéines membranaires. Comprendre les interactions des xénobiotiques avec les différents composants des membranes cellulaires est un passage obligé pour rationaliser ces deux processus. Atteindre cette compréhension à l’échelle atomique est un réel défi au vu de la diversité des membranes cellulaires et de la diversité chimique des xénobiotiques. Plusieurs méthodes expérimentales utilisent des lignées cellulaires pour mesurer la vitesse de ces processus. Des modèles membranaires plus simplistes ont également été utilisés pour déterminer les coefficients de perméation passive (premier processus). D'autre part, des modèles in silico, en particulier utilisant des simulations de dynamique moléculaire (MD), permettent de prédire les coefficients de perméation passive avec une précision grandissante, mais au prix d’un temps de calcul important. Dans cette thèse, nous avons utilisé des simulations de MD biaisées pour prédire les coefficients de perméation passive à travers les membranes. Nous avons développé le protocole MemCross, basé sur la méthode AWH, et l'avons testé sur une série de 13 molécules. Ensuite, nous avons étendu l’utilisation de MemCross à plusieurs centaines de xénobiotiques et nous avons comparé les coefficients de perméation calculés aux valeurs expérimentales. MemCross présente une bonne corrélation avec les données expérimentales provenant de modèles de membranes de phosphatidylcholine (R² = 0,83). Les coefficients de corrélation avec les modèles expérimentaux plus complexes utilisant des cellules sont plus faibles. MemCross est un outil prometteur car il est le premier à utiliser l’AWH pour prédire les coefficients de perméation avec des simulations de MD « tout-atome ». Le coût de calcul relativement faible de cette méthodologie a permis le premier benchmark sur des centaines de coefficients de perméation avec une description « tout-atome ». Le processus de transport actif (deuxième processus) a également été abordé. Nous avons utilisé le récent modèle Alphafold 2 du transporteur humain MRP4. Des simulations de MD et de docking moléculaire, sur la protéine entière, nous ont permis de mettre en évidence les sites de liaison potentiels de tous les substrats et inhibiteurs connus de MRP4. Nous avons notamment mis en évidence plusieurs régions de liaison contiguës à la chambre principale de la protéine. Nos résultats suggèrent que trois de ces régions constituent un canal d'entrée iso-énergétique vers la chambre centrale. De plus, nous avons révélé de potentiels nouveaux résidus clés interagissant avec les ligands.