Ciblant les Parkinson à début tôt avec l’IA

Les prédictions Alphafold ouvrent la voie vers de nouveaux traitements qui peuvent avoir un impact sur plus de 10 millions de personnes dans le monde

C’était une source de satisfaction durement gagnée après ce qui avait souvent ressenti une bataille difficile. David Komander et ses collègues avaient finalement publié la structure recherchée depuis longtemps de Pink1. Les mutations du gène qui code pour cette protéine provoquent des Parkinson à début précoce, une maladie neurodégénérative avec un large éventail de symptômes progressifs – en particulier les tremblements corporels et la difficulté de bouger. Mais lorsque d’autres équipes scientifiques ont publié leurs propres structures pour la même protéine, il est devenu clair que quelque chose n’allait pas.

«Les deux autres structures qui sont sorties semblaient très différentes de la structure qui avait été réalisée par notre groupe», explique Zhong Yan Gan, doctorant Laborat de Komanderco-supervisé par le professeur agrégé Grant Dewson, à Wehi (le Walter et Eliza Hall Institute of Medical Research) à Melbourne, Australie. Le leur était étrange, avec des fonctionnalités uniques qui ne semblaient pas exister dans les autres. Les enjeux étaient élevés: la compréhension de Pink1 pourrait aider à débloquer de nouveaux traitements sur la cause fondamentale de Parkinson, qui affecte plus de 10 millions de personnes dans le monde.

Alors que l’équipe de Komander avait confiance en leurs propres résultats, les résultats contrastés ont soulevé de grandes questions. Et dans un domaine de recherche compétitif, ils savaient qu’ils ne seraient pas seuls à chercher des réponses. «Non seulement ces noix vraiment difficiles à casser, mais, une fois qu’ils ont été craqués, vous ouvrez soudainement tout ce royaume de tout le monde faisant des choses très similaires», explique Komander.

L’équipe a finalement démêlé le mystère, mais il a fallu plusieurs années de recherche, une découverte de hasard et une main d’aide du système de prédiction des protéines-structure de DeepMind, Alphafold.

Le Symptômes de Parkinson Développer lorsque le cerveau de quelqu’un ne peut plus faire suffisamment de dopamine chimique. La plupart des gens qui obtiennent des parkinson ne connaissent pas la cause spécifique, mais environ 10% des patients peuvent indiquer une mutation génétique particulière. Dans ces cas, Parkinson a tendance à se développer tôt, affectant les gens Avant d’atteindre l’âge de 50 ans.

Une de ces mutations génétiques est dans le gène qui code Rose1 protéine. Pink1 joue un rôle clé dans la rupture et l’élimination des mitochondries, souvent appelées puissances à l’intérieur de nos cellules. «En vieillissant, les mitochondries peuvent devenir vieilles et endommagées», explique Gan. « Pink1 fait partie du mécanisme du corps pour recycler les vieilles mitochondries pour faire place à de nouvelles. »

Lorsque ce mécanisme vacille, les mitochondries endommagées s’accumulent, conduisant à la perte de cellules nerveuses productrices de dopamine, et éventuellement à celle de Parkinson. Donc, une avenue pour trouver de meilleures façons de traiter la condition est de mieux comprendre Pink1 et son rôle.

Lorsque les chercheurs ont découvert que Pink1 pourrait provoquer la maladie de Parkinson En 2004, trouver sa structure est devenu un objectif clé – mais il n’était pas à venir, en partie parce que Human Pink1 était trop instable à produire en laboratoire. Poussés pour jeter leur filet plus large, les scientifiques ont découvert que les versions d’insectes de Pink1 – comme celles des poux du corps humain – étaient suffisamment stables pour produire et étudier en laboratoire.

Ce qui nous ramène au début de notre histoire. L’équipe de Komander a publié leur Structure Pink1 En 2017. Mais lorsque d’autres chercheurs ont publié différentes structures pour la même protéine à partir d’un insecte différent (coléoptères de farine), ils savaient qu’ils n’avaient fait qu’une partie de l’histoire. Ce n’était pas entièrement surprenant. Après tout, les protéines sont des molécules dynamiques. «Ils sont comme des machines, et ils peuvent prendre différentes formes», explique Gan. Et si la structure publiée n’était qu’une de ces formes – un instantané de Pink1 en une seule étape d’un processus plus long?

Gan a pris la tâche ambitieuse de comprendre à quoi ressemble Pink1 à chaque étape de son processus d’activation en tant que projet de doctorat. C’est au cours de ce travail qu’il a repéré quelque chose d’étrange: une molécule qui semblait beaucoup trop grande pour être sa cible. «Normalement, vous ne le négligeriez pas comme quelque chose qui vient de regrouper ensemble, comme un blanc d’oeuf brouillé», explique Komander.

Mais Gan avait l’intuition que cette touffe valait la peine d’être étudiée plus en détail, et a décidé, avec l’aide du Dr Alisa Glukhova, de sonder la molécule à l’échelle atomique en utilisant microscopie cryo-électronique (Cryo-EM), par lequel un échantillon congelé est examiné à l’aide d’un faisceau d’électrons. « Je me souviens avoir dit à Zhong, » Ouais, tu peux l’essayer, mais ça ne fonctionnera jamais «  », admet Komander.

La persistance de Gan a porté ses fruits à la pelle. Ce qu’il a découvert, c’est la molécule même que les chercheurs recherchaient: Pink1. Mais pourquoi si grand? Il s’est avéré que Pink1 aime la compagnie. Au lieu d’une seule protéine, il a été regroupé en paires de molécules appelées dimères, qui s’étaient organisées en formations encore plus grandes. «Six dimères de Pink1 se réunissaient en grandes structures en forme de bagel», explique Gan.

Cette découverte par hasard signifiait qu’il pouvait utiliser Cryo-EM, qui ne fonctionnerait pas pour une molécule aussi petite qu’un seul Pink1, pour résoudre la structure physique de la protéine. L’équipe avait sa réponse.

Les structures publiées précédemment de Pink1 n’étaient pas une erreur – ce sont des formes différentes que la protéine prend à différents stades de son processus d’activation. Mais il y avait une prise. Tous ces travaux expérimentaux avaient été effectués en utilisant Pink1 dérivé des insectes. Pour comprendre les implications de leurs résultats pour les humains atteints de Parkinson, ils devraient déterminer si leurs résultats se sont étendus à la version humaine de la protéine.

Komander et son équipe se sont tournés vers Alphafold. «Nous avions ces nouvelles structures et, à l’époque, nous étions les seules personnes sur la planète à savoir à quoi ressemble Pink1 pendant l’activation», explique Komander. Ils ont donc utilisé Alphafold pour appeler sa prédiction pour la structure de Pink1 d’origine humaine1et quelques instants plus tard, c’était à l’écran. C’était «complètement choquant» à quel point les prédictions alphafold étaient précises, dit-il.

Plus tard, lorsque GaN a mis deux séquences de protéines dans Alphafold pour prédire la structure d’un dimère Pink1 chez l’homme, le résultat était presque indiscernable de son travail expérimental avec la protéine d’insecte. «Ce dimère montrait essentiellement comment ces deux protéines interagissent afin qu’elles puissent agir et travailler ensemble pour former certains de ces complexes que nous avions vus», explique Komander.

Cet alignement étroit entre plusieurs résultats expérimentaux et les structures prédites d’Alphafold a donné à l’équipe la confiance que le système d’IA pourrait fournir des connaissances significatives au-delà de leur travail empirique. Ils ont ensuite utilisé Alphafold pour modéliser quel effet certaines mutations auraient sur la formation du dimère – pour explorer comment ces mutations pourraient conduire à celles de Parkinson, et leurs soupçons ont été confirmés.

«Nous avons pu générer immédiatement des informations réelles pour les personnes qui ont ces mutations particulières», explique Komander. Ces idées pourraient finalement conduire à de nouveaux traitements. « Nous pouvons commencer à penser: » Quel type de médicaments devons-nous développer pour réparer la protéine, plutôt que de simplement gérer le fait qu’il est cassé «  », explique Komander.

Ils ont soumis leurs conclusions sur le Mécanisme d’activation de Pink1 À la revue Nature en août 2021 et le journal a été accepté début décembre 2021. Il s’est avéré que les chercheurs du Trempe Lab à Montréal, au Canada, étaient arrivés à des conclusions similaires, et lorsque le document de cette équipe a été publié en décembre 2021, les auteurs de Wehi ont dû accélérer les révisions finales. «On nous a dit de terminer le journal trois jours avant Noël, afin qu’il puisse être publié en 2021», explique Komander. «C’était une chronologie brutale.»

En fin de compte, ces papiers de haut niveau Sorti à quelques semaines les uns des autres, tous deux contribuant à des informations vitales sur la base moléculaire de Parkinson.

De nombreuses questions subsistent pour les chercheurs dans le domaine, bien sûr, et Alphafold est disponible gratuitement pour les aider à atteindre certaines réponses. Par exemple, Sylvie Callegari, un chercheur postdoctoral senior dans le laboratoire de Komander, a utilisé Alphafold pour trouver la structure d’une grande protéine appelée VPS13C – connue pour provoquer celle de Parkinson – en rassemblant des fragments de protéines plus petits.

«Maintenant, nous pouvons commencer à poser différentes questions», dit-elle. «Au lieu de« À quoi ça ressemble? Nous pouvons commencer à demander: «Comment cela fonctionne-t-il?», «Comment les mutations de cette protéine provoquent-elles des maladies?» »

L’un des nombreux objectifs d’Alphafold est d’accélérer la recherche médicale, et il est également appliqué à Wehi aux séquences de gènes des personnes atteintes d’Alzheimer précoce pour permettre aux chercheurs d’étudier les causes des cas individuels. «Alphafold nous permet de le faire sur la base de modèles humains fantastiques et corrects», explique Komander. « C’est très puissant. »