Echantillonnage efficace d'assemblages biomoléculaires complexes par les simulations moléculaires

Efficient sampling of complex biomolecular assemblies using molecular simulations

• Auteur / Autrice : Florence Szczepaniak
• Direction : François Dehez, Benoit Roux
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance en 2024
• Etablissement(s) : Université de Lorraine en cotutelle avec Université de Chicago
• Ecole(s) doctorale(s) : C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LPCT - Laboratoire de Physique et Chimie Théoriques
• Jury : Président / Présidente : Christophe Chipot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Dehez, Nathalie Reuter, Benoit Roux, Bettina Keller, Laura Gagliardi, Aaron Dinner, Emmanuelle Bignon
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Nathalie Reuter, Bettina Keller

Mots clés

Mots clés libres

Reconnaissance moléculaire

Complexes protéines-protéines

Energie libre

Transformation alchimique

Membrane

Monte-Carlo

Free energy of binding

Molecular selectivity

Protein-Protein complexes

Alchemical transformation

Membrane

Monte-Carlo

Résumé

Les informations au niveau atomique sont essentielles pour décrire la structure et la dynamique des complexes biomoléculaires. Les travaux présentés dans cette thèse visent à explorer et à améliorer les techniques informatiques expliquant la formation de complexes, quantifiant les énergies libres de liaison ou décrivant la dynamique de systèmes multi-composants. J'ai d'abord développé un protocole pour calculer l'énergie libre de liaison d'un complexe protéine-ligand. Il s'appuie sur des transformations alchimiques réalisées dans un cadre mécanique statistique rigoureux. Le protocole est distribué au sein du plugin BFEE2, un outil conçu pour aider l'utilisateur à préparer tous les fichiers d'entrée nécessaires et à effectuer le post-traitement des simulations d'estimation d'affinité de liaison. La dynamique moléculaire (MD) et les simulations alchimiques ont été utilisées pour fournir des informations sur la formation de complexes protéiques spécifiques en termes de structure et de dynamique. L'ensemble des protéines Dpr et DIP, qui jouent un rôle clé dans la neuromorphogenèse du système nerveux de Drosophila melanogaster, offre un paradigme riche pour en apprendre davantage sur la reconnaissance protéine-protéine. De nombreux membres de la sous-famille DIP réagissent de manière croisée avec plusieurs membres de la famille Dpr et vice-versa. Bien qu'il existe un total de 231 hétérodimères Dpr-DIP possibles, seules 57 paires « apparentées » ont été détectées par des expériences de résonance plasmonique de surface (SPR), ce qui suggère que les 174 paires restantes ont une affinité de liaison faible ou peu fiable. Ici, j'ai évalué les performances des approches informatiques pour quantifier les affinités de liaison entre les protéines Dpr et DIP et j'ai identifié, au moyen d'une série de mutations ponctuelles, les résidus interfaciaux régissant la spécificité du processus de reconnaissance. En m'appuyant sur les transformations alchimiques, j'ai développé une méthode de simulation hybride dynamique moléculaire hors équilibre - Monte Carlo (neMD/MC) visant à améliorer l'échantillonnage de membranes inhomogènes, en contournant la lente diffusion latérale des différents constituants. Des molécules lipidiques choisies aléatoirement sont échangées pour générer des configurations qui sont ensuite acceptées ou rejetées selon un critère Metropolis basé sur le travail alchimique associé à la tentative d'échange calculé via une trajectoire courte. Les performances de l'algorithme hybride neMD/MC et sa capacité à échantillonner la distribution des lipides à proximité d'une hélice transmembranaire portant une charge nette sont illustrées pour un mélange binaire de lipides chargés et zwitterioniques. Pour maintenir l'équilibre entre un système simulé et un bain environnant infini, une version modifiée de l'algorithme neMD/MC a été développée, dans laquelle un lipide choisi au hasard dans le système simulé est échangée avec un lipide prélevé dans un système séparé faisant office de système thermodynamique. « réservoir » avec la fraction molaire souhaitée pour tous les composants lipidiques En parallèle de ces simulations, la dynamique des canaux ioniques pentamères ligand-dépendants (pLGIC) est étudiée. Lors de la liaison avec un agoniste, la conformation des protéines change pour contrôler le transport des ions vers et hors des cellules. À l'aide de diverses structures liées à des récepteurs nicotiniques, des simulations MD sont calculées. La conductivité et la stabilité du pore des pLGICs à l'état désensibilisé sont mesurées. Il a également été démontré que les fonctions de ces protéines dépendent de la composition lipidique. En recourant à des simulations alchimiques, la différence d'affinité protéine-lipide est calculée avec des lipides anioniques et zwitterioniques liés à la protéine.

Atomic-level information is essential to describe the structure and dynamics of biomolecular assemblies. The work presented in this thesis aims to explore and enhance computational techniques explaining the formation of complexes, quantifying binding free energies or describing the dynamics of multi-components systems. I first developed a protocol to compute the binding free energy of a ligand buried in a membrane protein. It relies on alchemical transformations carried out in a rigorous statistical mechanical framework. The protocol is distributed within the BFEE2 plugin, a tool designed to assist the end user in preparing all the necessary input files and performing the post-treatment of the simulations towards the final estimate of the binding affinity. Molecular Dynamics (MD) and alchemical simulations have been employed to provide insights into the formation of specific protein complexes in terms of structure and dynamics. The set of Dpr and DIP proteins, which play a key role in the neuromorphogenesis in the nervous system of Drosophila melanogaster, offer a rich paradigm to learn about protein-protein recognition. Many members of the DIP subfamily cross-react with several members of the Dpr family and vice-versa. While there exists a total of 231 possible Dpr-DIP heterodimer, only 57 “cognate” pairs have been detected by surface plasmon resonance (SPR) experiments, suggesting that the remaining 174 pairs have low or unreliable binding affinity. Here I assessed the performance of computational approaches to in quantifying the binding affinities between Dpr and DIP proteins and I identified by means of a series of point mutations, the interfacial residues governing the specificity of the recognition process. Building on alchemical transformations, I developed a hybrid nonequilibrium molecular dynamics - Monte Carlo (neMD/MC) simulation method aimed at enhancing the sampling of inhomogeneous membranes, circumventing the slow lateral diffusion of the various constituents. Randomly chosen lipid molecules are swapped to generate configurations that are subsequently accepted or rejected according to a Metropolis criterion based on the alchemical work associated to the attempted swap calculated via a short trajectory. The performance of the hybrid neMD/MC algorithm and its ability to sample the distribution of lipids near a transmembrane helix carrying a net charge are illustrated for a binary mixture of charged and zwitterionic lipids. To enforce equilibrium between a simulated system and an infinite surrounding bath, a modified version of the neMD/MC algorithm was developed, in which a randomly chosen lipid molecule in the simulated system is swapped with a lipid picked in a separate system standing as a thermodynamic “reservoir” with the desired mole fraction for all lipid components. Membrane proteins function has been shown to depend on the lipid organization within the membrane either through averaged bulk effect or specific binding. A well-known class of protein exhibiting such a dependance is the family of pentameric ligand-gated ion channels (pLGICs). Upon the binding of a neurostransmitter, the conformation of these proteins changes establing a ionic current at the synapse junctions, transforming therby a chemical into an electric signal. Here, we generated several MD trajectories of various agonist-bound structures of nicotonic acethlycholine receptors solved by cryoEM, providing a molecular basis shedding light on the desensitization process. The conductivity and the stability of the pore of the pLGICs in a desensitized state are measured. The functions of these proteins have also been shown to depend on lipid composition. Finally, we employed alchemical tranformations to quantify the relative binding affinities of anionic and zwitterionic lipids at putative pLGIC binding sites, enlightening how lipids modulate the fonction of these proteins.