Suivre le houblon de protéines désordonnées pourrait conduire à de futurs traitements de la maladie d’Alzheimer – Technoguide

Des chercheurs de l’Université de Cambridge, de l’Université de Milan et de Google Research ont utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour prédire comment les protéines, en particulier celles impliquées dans des maladies neurologiques, changent complètement de forme en quelques microsecondes.

Ils ont découvert que lorsque la bêta amyloïde, une protéine clé impliquée dans la maladie d’Alzheimer, adopte une forme hautement désordonnée, elle devient en fait moins susceptible de se coller et de former les amas toxiques qui conduisent à la mort des cellules cérébrales.

Les résultats, rapportés dans la revue Nature Computational Science, pourraient aider au développement futur de traitements pour des maladies impliquant des protéines désordonnées, telles que la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson.

«Nous sommes habitués à considérer les protéines comme des molécules qui se replient dans des structures bien définies: découvrir comment ce processus se produit a été un axe de recherche majeur au cours des 50 dernières années», a déclaré le professeur Michele Vendruscolo du Centre for Misfolding Diseases de Cambridge, qui a dirigé la recherche. “Cependant, environ un tiers des protéines de notre corps ne se replient pas et restent au contraire sous des formes désordonnées, un peu comme des nouilles dans une soupe.”

Nous ne savons pas grand-chose sur le comportement de ces protéines désordonnées, car les méthodes traditionnelles ont tendance à aborder le problème de la détermination des structures statiques et non des structures en mouvement. L’approche développée par les chercheurs exploite la puissance du réseau informatique de Google pour générer un grand nombre de trajectoires courtes. Les mouvements les plus courants apparaissent plusieurs fois dans ces «films», ce qui permet de définir les fréquences par lesquelles les protéines désordonnées sautent entre différentes formes.

«En comptant ces mouvements, nous pouvons prédire quels états la protéine occupe et à quelle vitesse elle transite entre eux», a déclaré le premier auteur Thomas Löhr du département de chimie Yusuf Hamied de Cambridge.

Les chercheurs ont concentré leur attention sur le peptide bêta amyloïde, un fragment de protéine associé à la maladie d’Alzheimer, qui s’agrège pour former des plaques amyloïdes dans le cerveau des personnes touchées. Ils ont découvert que la bêta amyloïde saute entre des états très différents des millions de fois par seconde sans jamais s’arrêter dans un état particulier. C’est la marque du trouble et la principale raison pour laquelle la bêta amyloïde a été jugée «indruggable» jusqu’à présent.

“Le mouvement constant de la bêta amyloïde est l’une des raisons pour lesquelles il a été si difficile à cibler – c’est presque comme essayer d’attraper de la fumée entre vos mains”, a déclaré Vendruscolo.

Cependant, en étudiant une variante de l’amyloïde bêta, dans laquelle l’un des acides aminés est modifié par oxydation, les chercheurs ont eu un aperçu de la façon de le rendre résistant à l’agrégation. Ils ont constaté que le bêta amyloïde oxydé change de forme encore plus rapidement que son homologue non modifié, ce qui explique la diminution de la tendance à l’agrégation de la version oxydée.

“D’un point de vue chimique, cette modification est un changement mineur. Mais l’effet sur les états et les transitions entre eux est drastique”, a déclaré Löhr.

“En rendant les protéines désordonnées encore plus désordonnées, nous pouvons les empêcher de s’auto-associer de manière aberrante”, a déclaré Vendruscolo.

L’approche fournit un outil puissant pour étudier une classe de protéines avec des mouvements rapides et désordonnés, qui sont restés insaisissables jusqu’à présent malgré leur importance en biologie et en médecine.

Source de l’histoire:

Matériel fourni par l’Université de Cambridge. L’histoire originale est sous licence Creative Commons. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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