Mécanismes moléculaires des enzymes de métabolisme de phase II et des transporteurs ABC, et leurs interactions avec de petites molécules modélisées par des méthodes structurales et d'apprentissage automatique

Molecular mechanisms of phase II metabolizing enzymes and ABC transporters, and their interactions with small molecules modeled through structure-based and machine learning methods

• Auteur / Autrice : Balint Dudas
• Direction : Maria Miteva, David Perahia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bioinformatique
• Date : Soutenance le 13/12/2022
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Médicament, toxicologie, chimie, imageries (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Cibles thérapeutiques et conception de médicaments (Paris ; 2019-....)
• Jury : Président / Présidente : Xavier Declèves
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier Declèves, Matthieu Montes, Dominique Douguet, Ivet Bahar
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Matthieu Montes, Dominique Douguet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sulfotransférases

Enzymes

Médicaments -- Métabolisme

Simulation de docking moléculaire

Dynamique moléculaire

BCRP (protéine)

Apprentissage automatique

Petites molécules

Transporteurs ABC

Mots clés libres

Enzymes métabolisant des médicaments

Sult

Ugt

Transporteurs ABC

Bcrp

Abcg2

Mécanisme d'efflux

Exploration conformationnelle

Dynamique moléculaire

Modes normaux

Arrimage moléculaire

Apprentissage automatique

Drug metabolizing enzymes

Sult

Ugt

ABC transporters

Bcrp

Abcg2

Efflux mechanism

Conformational exploration

Molecular dynamics

Normal modes

Docking

Machine learning

Résumé

Le processus d'élimination des médicaments est régi par des enzymes métabolisant des médicaments (DME) et des transporteurs. Les xénobiotiques sont métabolisés dans le corps humain par des enzymes de phase I et/ou de phase II, et excrétés par des transporteurs. Les réactions de phase I impliquent principalement l'oxydation-réduction faisant intervenir les enzymes de cytochrome P450, tandis que les réactions de phase II (conjugaison) incluent le plus souvent les sulfotransférases (SULT) et les UDP-glucuronosyltransférases (UGT). Leurs conjugués sont généralement considérés comme inactifs et sont éliminés à travers la membrane par des transporteurs tels que les transporteurs ABC (ATP-binding cassette). L'inhibition des DME et transporteurs ABC peut entraîner des interactions médicamenteuses indésirables (DDI). Les changements conformationnels des DME et transporteurs sont essentiels pour la transformation et la translocation du substrat. Les modèles actuels d'apprentissage automatique (ML) prédisant l'inhibition des DME et des transporteurs ABC négligent principalement leur structure et dynamique, toutes deux essentielles à la reconnaissance de divers substrats et inhibiteurs. Pour mieux comprendre leurs mécanismes moléculaires et leurs interactions avec les petites molécules, nous avons utilisé des approches structurales et ML. Dans cette thèse, les DME de phase II SULT1A1 et UGT1A1, et la protéine ABCG2 (BCRP) sont étudiés en détail. SULT1A1 catalyse la sulfoconjugaison par le cofacteur 3'-Phosphoadénosine 5'-Phosphosulfate (PAPS). Nous avons effectué des simulations de dynamique moléculaire (MD) et de MDeNM (MD with excited Normal Modes), permettant une exploration étendue de l'espace conformationnel du SULT1A1 lié au PAPS. Les ensembles générés, combinés au criblage des ligands de SULT1A1, ont apporté un nouvel éclairage sur le mécanisme de fixations des composés. De manière inattendue, nos simulations ont montré que de grands changements conformationnels de SULT1A1 contenant le PAPS peuvent se produire. Elles suggèrent qu'une large gamme de médicaments peuvent être reconnus par SULT1A1 avec ou sans le cofacteur et soulignent l'utilité d'inclure MDeNM dans les études d'interaction protéine-ligand où des réarrangements majeurs sont attendus. UGT1A1 catalyse l'inclusion de la partie sucre de l'acide glucuronique provenant du cofacteur acide uridine-diphosphate glucuronique (UDPGA). Une inhibition de l'UGT1A1 peut conduire à des DDI, ou à des troubles métaboliques endobiotiques. Nous avons effectué des simulations MD sur un modèle de l'UGT1A1 humain et créé les premiers modèles prédictifs de l'inhibition de cette protéine en intégrant des informations structurales et de dynamique, les interactions avec divers ligands et des techniques de ML. Nous montrons l'utilité de notre approche pour la prédiction DDI de nouveaux candidats médicaments. ABCG2 est impliqué dans la multirésistance aux médicaments (MDR). La compréhension de son mécanisme pour la translocation de composés est essentielle pour prévenir la MDR et la DDI. Il est caractérisé par deux transitions conformationnelles majeures entre un état ouvert vers l'intérieur de la cellule et l'autre vers l'extérieur, dont les structures ont été résolues expérimentalement. Nous avons développé une approche de simulation MD innovante, 'kinetically excited targeted MD', pour simuler les transitions entre ces deux états et le transport du substrat endogène estrone 3-sulfate. Nous avons caractérisé une cavité supplémentaire entre les deux cavités de fixation du substrat, et mis en évidence que la présence du substrat dans la première cavité est essentielle pour coupler les mouvements entre le domaine nucléotidique et le domaine transmembranaire. Les structures transitoires dans le processus de translocation qui ont été générées seront utiles à l'identification de nouveaux substrats et inhibiteurs d'ABCG2, et la prédiction de la MDR et DDI de nouveaux médicaments candidats.

The complex process of drug elimination is governed by drug metabolizing enzymes (DMEs) and transporters. Xenobiotics and endogenous compounds that should be eliminated from the human body can undergo phase I and/or phase II metabolism and then be excreted by efflux transporters. Phase I metabolism reactions primarily involve oxidation-reduction and are predominantly catalyzed by the cytochrome P450 enzymes, whereas phase II metabolism (conjugation) reactions include catalysis by, among others, sulfotransferases (SULTs) and UDP-glucuronosyltransferases (UGTs). Their conjugates are generally considered inactive and due to their reduced lipophilicity they rely on transporters to cross cell membranes, such as ATP-binding cassette (ABC) transporters. Inhibition of DMEs and ABC transporters can lead to undesirable drug-drug interactions (DDI). Conformational changes are driving forces for the accommodation of the diverse ligands of the DMEs and for the substrate translocation of the different transporters due to their large promiscuity. Current machine learning (ML) models predicting the inhibition of DMEs and ABC transporters mostly neglect protein structure and dynamics, both being essential for the recognition of various substrates and inhibitors. To better understand their molecular mechanisms and their interactions with small molecules in all its complexity, we employed structure-based and ML approaches. In the present thesis work, the phase II DMEs SULT1A1 and UGT1A1, and the ABC transporter ABCG2 (BCRP) are studied in detail. SULT1A1 catalyzes the sulfoconjugation from the cofactor 3'-Phosphoadenosine 5'-Phosphosulfate (PAPS). We performed molecular dynamics (MD) and the recently developed MD with excited Normal Modes (MDeNM) simulations which allowed an extended exploration of the conformational space of the PAPS-bound SULT1A1. The generated ensembles combined with the docking of SULT1A1 ligands shed new light on its substrate and inhibitor binding mechanism. Unexpectedly, our simulations demonstrated that large conformational changes of the PAPS-bound SULT1A1 could occur. Our results suggest that a wide range of drugs could be recognized by the PAPS-bound SULT1A1 independently of the cofactor presence and highlight the utility of including MDeNM in protein-ligand interactions studies where major rearrangements are expected. UGT1A1 catalyzes the covalent addition of the glucuronic acid sugar moiety from the cofactor uridine-diphosphate glucuronic acid (UDPGA). Strong inhibition of UGT1A1 may trigger adverse drug interactions, or result in endobiotic metabolism disorders. We performed MD simulations on a human UGT1A1 homology model and created, to the best of our knowledge, the first prediction models of UGT1A1 inhibition by integrating information on UGT1A1 structure and dynamics, interactions with diverse ligands, and ML methodologies. Our models can be helpful for the prediction of DDI of new drug candidates. ABCG2 (BCRP) is involved in multidrug resistance (MDR), understanding its complex efflux mechanism is essential to prevent MDR and DDI. ABCG2 export is characterized by two major conformational transitions between inward- and outward-facing states, the structures of which have been resolved. We developed an innovative enhanced MD simulation approach, 'kinetically excited targeted MD', and successfully simulated the transitions between the inward- and outward-facing states in both directions and the transport of the endogenous substrate estrone 3-sulfate. We discovered an additional pocket between the two substrate-binding cavities and found that the presence of the substrate in the first cavity is essential to couple the movements between the nucleotide-binding and transmembrane domains. The generated transient conformations and the revealed translocation pathway can facilitate the identification of novel ABCG2 substrates and inhibitors, and the probing of new drug candidates for MDR and DDI.