Utilisation de la cristallographie sérielle pour le criblage de ligands dans le cadre de la conception de médicaments reposant sur des modèles structuraux

Exploiting Serial Crystallography in Structure-based Drug Design

• Auteur / Autrice : Mahmoud Rizk
• Direction : Max Nanao
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biologie Structurale et Nanobiologie
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 12/12/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale chimie et science du vivant
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : European Synchrotron Radiation Facility
• Jury : Président / Présidente : Judith Peters
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Max Nanao, Ivo Tews, Michele Cianci, Isabel Uson finkenzeller, Wim Burmeister
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ivo Tews, Michele Cianci

Mots clés

Mots clés libres

Interactions protéines-ligands

Algorithmes génétiques

Cristallographie aux rayons X

Découverte de médicaments

Drug Discovery

Protein-Ligand interactions

Genetic Algorithms

X-ray crystallography

Résumé

L'étude de l'interaction entre les ligands et les protéines est une étape importante du processus de conception de médicaments basé sur des modèles structuraux (Structure-Based Drug Design, SBDD). La méthode la plus utilisée pour ces études est la cristallographie aux rayons X. Cependant, en fonction des caractéristiques spécifiques du système étudié, certains ligands peuvent ne pas pénétrer complètement dans les grands cristaux macromoléculaires qui sont généralement utilisés pour ces études. Les microcristaux offrent la possibilité d'une pénétration plus complète des ligands, mais présentent plusieurs défis techniques. Premièrement, jusqu'à une période récente, on a vu l'accès limité à l'instrumentation pour la microcristallographie. Ces expériences nécessitent des rayons X très intenses qui correspondent à la taille des cristaux de protéines, ainsi qu'une goniométrie de très haute précision pour s'assurer que l'échantillon reste centré dans le faisceau. Deuxièmement, les dommages causés par la radiation empêchent généralement la collecte de l'ensemble de données de la part de chaque cristal. Cela signifie qu'une approche séquentielle doit être employée pour combiner les données de multiples cristaux. Dans de nombreux cas, il s'agit d'une tâche triviale, mais dans certains cas, ces microcristaux peuvent présenter un non-isomorphisme, éventuellement dû à des variations naturelles ou à la liaison d'atomes lourds ou de composants. Nous avons utilisé des techniques pour traiter le non-isomorphisme, telles qu'un algorithme génétique (CODGAS) ou une analyse hiérarchique ("Hierarchical Cluster Analysis, HCA") pour séparer les données cristallographiques sérielles afin d'améliorer la densité électronique des ligands. Des protocoles ont été développés et testés à la fois sur des données expérimentales et simulées. Dans les deux cas, nous avons observé une amélioration de la densité électronique du ligand dans les groupes séparés, par rapport à la combinaison de tous les sous-ensembles de données. Cette amélioration pourrait faciliter la modélisation des interactions protéine-ligand, ce qui pourrait à son tour faciliter le processus de découverte de médicaments.

Studying the interaction between ligands and proteins is an important step in the Structure-Based Drug Design (SBDD) process. The most widely used method for these studies is X-ray crystallography. However, depending on the specific characteristics of the system being studied, some ligands may not fully penetrate into the large macromolecular crystals that are typically used for these studies. Microcrystals offer the possibility of more complete soaking of ligands, but have several technical challenges. The first is that until recently, access to instrumentation for routine microcrystallography has been limited. Such experiments require highly focused and intense X-ray beams that match the size of protein crystals, as well as extremely high precision goniometry to ensure that the sample stays centered in the beam. Additionally, radiation damage generally prevents the collection of full datasets from individual crystals. This means that a serial approach must be employed in which data from multiple crystals are combined. In many cases this is a trivial task, but in some cases, these microcrystals can exhibit non-isomorphism, possibly due to natural variations or binding of heavy atoms or compound(s). We used techniques to deal with non isomorphism such as a genetic algorithm (CODGAS) or hierarchical cluster analysis (HCA) to segregate serial crystallographic data in order to improve the electron density of bound ligands. Protocols were developed and tested both on experimental and simulated data. In both cases, we observed improvements in the ligand's electron density amongst the separated groups, compared to merging all sub datasets. This improvement could facilitate the modelling of protein-ligand interactions, which could in turn facilitate the drug discovery process.