Repliement des protéines : Algorithmes de biologie computationnelle et leur impact

Le repliement des protéines, le processus par lequel une chaîne polypeptidique acquiert sa structure tridimensionnelle (3D) fonctionnelle, est un problème fondamental en biologie. L'arrangement 3D spécifique des atomes dicte la fonction d'une protéine, lui permettant de remplir divers rôles au sein d'une cellule, tels que catalyser des réactions biochimiques, transporter des molécules et fournir un support structurel. Comprendre les principes régissant le repliement des protéines est crucial pour comprendre les processus biologiques et développer de nouvelles thérapies pour les maladies liées au mauvais repliement des protéines.

Le "problème du repliement" fait référence au défi de prédire la structure 3D d'une protéine à partir de sa séquence d'acides aminés. Bien que les techniques expérimentales comme la cristallographie aux rayons X, la spectroscopie RMN et la cryo-microscopie électronique puissent déterminer les structures des protéines, elles sont souvent longues, coûteuses et pas toujours applicables à toutes les protéines. Les approches computationnelles offrent un moyen complémentaire et de plus en plus puissant de prédire et de comprendre le repliement des protéines.

L'importance du repliement des protéines

L'importance du repliement des protéines s'étend à de nombreux domaines de la biologie et de la médecine :

• Compréhension des maladies : De nombreuses maladies, dont les maladies d'Alzheimer, de Parkinson, de Huntington et les maladies à prions, sont associées au mauvais repliement et à l'agrégation des protéines. Comprendre comment les protéines se replient mal peut conduire au développement de thérapies ciblées. Par exemple, la recherche sur le mauvais repliement du peptide amyloïde-bêta dans la maladie d'Alzheimer utilise des modèles computationnels pour explorer des interventions thérapeutiques potentielles qui empêchent l'agrégation.
• Découverte de médicaments : La connaissance de la structure d'une protéine est essentielle pour la conception rationnelle de médicaments. En comprenant la structure 3D d'une protéine cible, les chercheurs peuvent concevoir des médicaments qui se lient spécifiquement à la protéine et modulent sa fonction. La biologie structurale, soutenue par des méthodes computationnelles, a joué un rôle déterminant dans le développement de médicaments ciblant la protéase du VIH et la neuraminidase de la grippe, démontrant la puissance de la conception de médicaments basée sur la structure.
• Ingénierie des protéines : La capacité de prédire et de manipuler la structure des protéines permet aux scientifiques de concevoir des protéines avec de nouvelles fonctions ou des propriétés améliorées pour des applications industrielles et biotechnologiques. Cela comprend la conception d'enzymes avec une activité catalytique améliorée, le développement de protéines avec une stabilité accrue et la création de nouveaux biomatériaux. Les exemples incluent l'ingénierie d'enzymes pour la production de biocarburants et la conception d'anticorps avec une affinité de liaison améliorée.
• Biologie fondamentale : Élucider les principes du repliement des protéines donne un aperçu des lois fondamentales de la biologie et nous aide à comprendre comment la vie fonctionne au niveau moléculaire. Cela améliore notre compréhension de la relation entre la séquence, la structure et la fonction, et nous permet d'apprécier l'élégance des systèmes biologiques.

Approches computationnelles du repliement des protéines

La biologie computationnelle emploie une variété d'algorithmes et de techniques pour aborder le problème du repliement des protéines. Ces méthodes peuvent être largement classées en approches basées sur la physique (ab initio), basées sur la connaissance (basées sur des modèles) et hybrides. L'essor de l'apprentissage automatique a également révolutionné le domaine, avec des algorithmes comme l'apprentissage profond qui montrent un succès remarquable.

1. Méthodes basées sur la physique (Ab Initio)

Les méthodes Ab initio, ou "à partir des premiers principes", tentent de simuler les forces physiques qui régissent le repliement des protéines en utilisant les lois de la physique. Ces méthodes reposent sur des fonctions d'énergie (champs de force) qui décrivent les interactions entre les atomes d'une protéine et son environnement. Le but est de trouver la structure native de la protéine en minimisant son énergie potentielle.

a. Simulations de dynamique moléculaire (DM)

Les simulations de DM sont un outil puissant pour étudier le comportement dynamique des protéines. Elles impliquent la résolution numérique des équations du mouvement de Newton pour tous les atomes du système, permettant aux chercheurs d'observer comment la protéine se déplace et se replie au fil du temps. Les simulations de DM fournissent une vue détaillée et atomistique du processus de repliement, capturant les interactions transitoires et les changements conformationnels qui se produisent.

Aspects clés des simulations de DM :

• Champs de force : Des champs de force précis sont essentiels pour des simulations de DM fiables. Les champs de force courants incluent AMBER, CHARMM, GROMOS et OPLS. Ces champs de force définissent la fonction d'énergie potentielle, qui comprend des termes pour l'étirement des liaisons, la flexion des angles, la rotation de torsion et les interactions non liées (forces de van der Waals et électrostatiques).
• Modèles de solvant : Les protéines se replient dans un environnement de solvant, généralement de l'eau. Les modèles de solvant représentent les interactions entre la protéine et les molécules d'eau environnantes. Les modèles de solvant courants incluent TIP3P, TIP4P et SPC/E.
• Échelles de temps de simulation : Le repliement des protéines peut se produire sur des échelles de temps allant des microsecondes aux secondes, voire plus. Les simulations de DM standard sont souvent limitées aux nanosecondes ou aux microsecondes en raison du coût de calcul. Des techniques avancées, telles que les méthodes d'échantillonnage améliorées, sont utilisées pour surmonter ces limitations et explorer des échelles de temps plus longues.
• Méthodes d'échantillonnage améliorées : Ces méthodes accélèrent l'exploration de l'espace conformationnel en biaisant la simulation vers des régions énergétiquement défavorables ou en introduisant des variables collectives qui décrivent la forme globale de la protéine. Les exemples incluent l'échantillonnage parapluie, la DM d'échange de répliques (REMD) et la métadynamique.

Exemple : Des chercheurs ont utilisé des simulations de DM avec des techniques d'échantillonnage améliorées pour étudier le repliement de petites protéines, telles que la tête de villine et la chignoline, fournissant des informations sur les voies de repliement et les paysages énergétiques. Ces simulations ont aidé à valider les champs de force et à améliorer notre compréhension des principes fondamentaux du repliement des protéines.

b. Méthodes de Monte Carlo (MC)

Les méthodes de Monte Carlo sont une classe d'algorithmes de calcul qui reposent sur un échantillonnage aléatoire pour obtenir des résultats numériques. Dans le repliement des protéines, les méthodes MC sont utilisées pour explorer l'espace conformationnel de la protéine et rechercher l'état d'énergie le plus bas.

Aspects clés des méthodes MC :

• Échantillonnage conformationnel : Les méthodes MC génèrent des changements aléatoires dans la structure de la protéine et évaluent l'énergie de la conformation résultante. Si l'énergie est inférieure à la conformation précédente, le changement est accepté. Si l'énergie est supérieure, le changement est accepté avec une probabilité qui dépend de la température et de la différence d'énergie, selon le critère de Metropolis.
• Fonctions d'énergie : Les méthodes MC reposent également sur des fonctions d'énergie pour évaluer la stabilité des différentes conformations. Le choix de la fonction d'énergie est crucial pour la précision des résultats.
• Recuit simulé : Le recuit simulé est une technique MC courante utilisée dans le repliement des protéines. Il consiste à diminuer progressivement la température du système, permettant à la protéine d'explorer un large éventail de conformations à haute température, puis de se stabiliser dans un état de basse énergie à basse température.

Exemple : Les méthodes MC ont été utilisées pour prédire les structures de petits peptides et protéines. Bien qu'elles ne soient pas aussi précises que les simulations de DM pour les études dynamiques détaillées, les méthodes MC peuvent être efficaces sur le plan du calcul pour explorer de grands espaces conformationnels.

2. Méthodes basées sur la connaissance (basées sur des modèles)

Les méthodes basées sur la connaissance exploitent la richesse des informations structurelles disponibles dans des bases de données comme la Protein Data Bank (PDB). Ces méthodes reposent sur le principe selon lequel les protéines ayant des séquences similaires ont souvent des structures similaires. Elles peuvent être largement classées en modélisation par homologie et en threading.

a. Modélisation par homologie

La modélisation par homologie, également connue sous le nom de modélisation comparative, est utilisée pour prédire la structure d'une protéine en fonction de la structure d'une protéine homologue avec une structure connue (modèle). La précision de la modélisation par homologie dépend de la similarité de séquence entre la protéine cible et la protéine modèle. En général, une similarité de séquence élevée (supérieure à 50 %) conduit à des modèles plus précis.

Étapes impliquées dans la modélisation par homologie :

1. Recherche de modèles : La première étape consiste à identifier les protéines modèles appropriées dans la PDB. Cela se fait généralement à l'aide d'algorithmes d'alignement de séquences comme BLAST ou PSI-BLAST.
2. Alignement de séquences : La séquence de la protéine cible est alignée avec la séquence de la protéine modèle. Un alignement de séquences précis est crucial pour la qualité du modèle final.
3. Construction de modèles : Sur la base de l'alignement de séquences, un modèle 3D de la protéine cible est construit à l'aide des coordonnées de la protéine modèle. Cela implique de copier les coordonnées de la protéine modèle sur les résidus correspondants de la protéine cible.
4. Modélisation de boucles : Les régions de la protéine cible qui ne s'alignent pas bien avec la protéine modèle (par exemple, les régions de boucle) sont modélisées à l'aide d'algorithmes spécialisés.
5. Affinement du modèle : Le modèle initial est affiné à l'aide de la minimisation de l'énergie et de simulations de DM pour améliorer sa stéréochimie et supprimer les chevauchements stériques.
6. Évaluation du modèle : Le modèle final est évalué à l'aide de divers outils d'évaluation de la qualité pour garantir sa fiabilité.

Exemple : La modélisation par homologie a été largement utilisée pour prédire les structures des protéines impliquées dans divers processus biologiques. Par exemple, elle a été utilisée pour modéliser les structures des anticorps, des enzymes et des récepteurs, fournissant des informations précieuses pour la découverte de médicaments et l'ingénierie des protéines.

b. Threading

Le threading, également connu sous le nom de reconnaissance de repliement, est utilisé pour identifier le repliement le mieux adapté à une séquence de protéine à partir d'une bibliothèque de repliements de protéines connus. Contrairement à la modélisation par homologie, le threading peut être utilisé même lorsqu'il n'y a pas de similarité de séquence significative entre la protéine cible et les protéines modèles.

Étapes impliquées dans le threading :

1. Bibliothèque de repliements : Une bibliothèque de repliements de protéines connus est créée, généralement basée sur les structures de la PDB.
2. Alignement séquence-structure : La séquence de la protéine cible est alignée avec chaque repliement de la bibliothèque. Cela implique d'évaluer la compatibilité de la séquence avec l'environnement structurel de chaque repliement.
3. Fonction de score : Une fonction de score est utilisée pour évaluer la qualité de l'alignement séquence-structure. La fonction de score prend généralement en compte des facteurs tels que la compatibilité des types d'acides aminés avec l'environnement local, la densité de tassement et les préférences de structure secondaire.
4. Classement des repliements : Les repliements sont classés en fonction de leurs scores, et le repliement le mieux classé est sélectionné comme repliement prédit pour la protéine cible.
5. Construction de modèles : Un modèle 3D de la protéine cible est construit sur la base du repliement sélectionné.

Exemple : Le threading a été utilisé pour identifier les repliements de protéines avec des séquences nouvelles ou avec une faible similarité de séquence avec des protéines connues. Il a été particulièrement utile pour identifier les repliements des protéines membranaires, qui sont souvent difficiles à cristalliser.

3. Méthodes hybrides

Les méthodes hybrides combinent des éléments des approches basées sur la physique et basées sur la connaissance pour améliorer la précision et l'efficacité de la prédiction de la structure des protéines. Ces méthodes utilisent souvent des contraintes basées sur la connaissance ou des fonctions de score pour guider les simulations basées sur la physique, ou vice versa.

Exemple : Le programme Rosetta est une méthode hybride largement utilisée qui combine des approches basées sur la connaissance et ab initio. Il utilise une fonction de score qui comprend à la fois des termes énergétiques et des potentiels statistiques dérivés de structures de protéines connues. Rosetta a réussi à prédire les structures d'un large éventail de protéines, y compris les protéines avec de nouveaux repliements.

4. Approches d'apprentissage automatique

L'avènement de l'apprentissage automatique, en particulier de l'apprentissage profond, a révolutionné le domaine du repliement des protéines. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des modèles complexes à partir de grands ensembles de données de séquences et de structures de protéines, et ils peuvent être utilisés pour prédire les structures des protéines avec une précision sans précédent.

a. Apprentissage profond pour la prédiction de la structure des protéines

Les modèles d'apprentissage profond, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ont été utilisés pour prédire divers aspects de la structure des protéines, notamment la structure secondaire, les cartes de contact et les distances inter-résidus. Ces prédictions peuvent ensuite être utilisées pour guider la construction de modèles 3D.

Principales architectures d'apprentissage profond utilisées dans la prédiction de la structure des protéines :

• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Les CNN sont utilisés pour identifier les modèles locaux dans les séquences de protéines et pour prédire les éléments de structure secondaire (hélices alpha, feuillets bêta et boucles).
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Les RNN sont utilisés pour capturer les dépendances à longue portée dans les séquences de protéines et pour prédire les cartes de contact (cartes montrant quels résidus sont à proximité dans la structure 3D).
• Mécanismes d'attention : Les mécanismes d'attention permettent au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de la séquence de protéines lors de la réalisation de prédictions.

b. AlphaFold et son impact

AlphaFold, développé par DeepMind, est un système basé sur l'apprentissage profond qui a obtenu des résultats révolutionnaires dans la prédiction de la structure des protéines. AlphaFold utilise une nouvelle architecture qui combine les CNN et les mécanismes d'attention pour prédire les distances et les angles inter-résidus. Ces prédictions sont ensuite utilisées pour générer un modèle 3D à l'aide d'un algorithme de descente de gradient.

Principales caractéristiques d'AlphaFold :

• Apprentissage de bout en bout : AlphaFold est entraîné de bout en bout pour prédire les structures des protéines directement à partir des séquences d'acides aminés.
• Mécanisme d'attention : Le mécanisme d'attention permet au modèle de se concentrer sur les interactions les plus pertinentes entre les acides aminés.
• Recyclage : AlphaFold affine de manière itérative ses prédictions en les réinjectant dans le modèle.

AlphaFold a considérablement amélioré la précision de la prédiction de la structure des protéines, atteignant une précision quasi expérimentale pour de nombreuses protéines. Son impact sur le domaine a été profond, accélérant la recherche dans divers domaines de la biologie et de la médecine, notamment la découverte de médicaments, l'ingénierie des protéines et la compréhension des mécanismes des maladies.

Exemple : Le succès d'AlphaFold dans la compétition CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) a démontré la puissance de l'apprentissage profond pour la prédiction de la structure des protéines. Sa capacité à prédire avec précision les structures de protéines auparavant non résolues a ouvert de nouvelles voies de recherche et de découverte.

Défis et orientations futures

Malgré les progrès significatifs réalisés dans le repliement computationnel des protéines, plusieurs défis subsistent :

• Précision : Bien que des méthodes comme AlphaFold aient considérablement amélioré la précision, la prédiction des structures de toutes les protéines avec une grande précision reste un défi, en particulier pour les protéines avec des repliements complexes ou dépourvues de modèles homologues.
• Coût de calcul : Les simulations basées sur la physique peuvent être coûteuses en termes de calcul, limitant leur applicabilité aux grandes protéines ou aux longues échelles de temps. Le développement d'algorithmes plus efficaces et l'utilisation de ressources informatiques à haute performance sont essentiels pour surmonter cette limitation.
• Protéines membranaires : La prédiction des structures des protéines membranaires reste particulièrement difficile en raison de la complexité de l'environnement membranaire et de la disponibilité limitée des structures expérimentales.
• Dynamique des protéines : La compréhension du comportement dynamique des protéines est cruciale pour la compréhension de leur fonction. Le développement de méthodes computationnelles capables de capturer avec précision la dynamique des protéines reste un domaine de recherche actif.
• Mauvais repliement et agrégation : Le développement de modèles computationnels capables de prédire le mauvais repliement et l'agrégation des protéines est crucial pour la compréhension et le traitement des maladies associées au mauvais repliement des protéines.

Les orientations futures du repliement computationnel des protéines incluent :

• Amélioration des champs de force : Le développement de champs de force plus précis et fiables est crucial pour améliorer la précision des simulations basées sur la physique.
• Développement de méthodes d'échantillonnage améliorées : Le développement de méthodes d'échantillonnage améliorées plus efficaces est crucial pour explorer des échelles de temps plus longues et simuler des processus biologiques complexes.
• Intégration de l'apprentissage automatique aux méthodes basées sur la physique : La combinaison des forces de l'apprentissage automatique et des méthodes basées sur la physique peut conduire à des algorithmes de prédiction de la structure des protéines plus précis et efficaces.
• Développement de méthodes de prédiction de la dynamique des protéines : Le développement de méthodes computationnelles capables de capturer avec précision la dynamique des protéines est crucial pour la compréhension de la fonction des protéines.
• Traitement du mauvais repliement et de l'agrégation des protéines : La poursuite des recherches sur les modèles computationnels pour prédire et comprendre le mauvais repliement et l'agrégation des protéines est essentielle pour le développement de nouvelles thérapies pour des maladies comme les maladies d'Alzheimer et de Parkinson.

Conclusion

Le repliement des protéines est un problème central en biologie computationnelle avec de profondes implications pour la compréhension des processus biologiques et le développement de nouvelles thérapies. Les algorithmes de calcul, allant des simulations basées sur la physique aux méthodes basées sur la connaissance et aux approches d'apprentissage automatique, jouent un rôle essentiel dans la prédiction et la compréhension des structures des protéines. Le succès récent des méthodes basées sur l'apprentissage profond comme AlphaFold a marqué une étape importante dans le domaine, accélérant la recherche dans divers domaines de la biologie et de la médecine. À mesure que les méthodes de calcul continuent de s'améliorer, elles fourniront des informations encore plus approfondies sur le monde complexe du repliement des protéines, ouvrant la voie à de nouvelles découvertes et innovations.