Une modélisation de l’encombrement cellulaire au plus près du réel

Jusqu’à présent, de nombreuses études menées in vitro ont permis de comprendre de quelle manière les molécules interagissent entre elles, mais sans traduire ce qui se passe véritablement in vivo, le phénomène d’encombrement macromoléculaire étant très difficile à reproduire dans des tubes à essais. C’est justement cette différence entre résultats in vitro et la réalité du vivant qui est mise en avant par les chercheurs du Riken.

L’encombrement ou « crowding » macromoléculaire fait référence aux milliers de milliards de molécules présentes dans une cellule et étant capables d’avoir des interactions entre elle dans un espace très restreint. L’impact de ce phénomène serait déterminant pour la réalisation de la plupart des processus intracellulaires que ce soit les interactions protéines-ADN, la transcription ou la réplication de l’ADN, la formation des complexes protéiques ou encore le repliement des protéines, particulièrement étudié en biophysique.

Nécessitant pas moins de 65 536 cœurs de calculs pendant plusieurs mois, les résultats obtenus par l’équipe du RIKEN constituent à ce jour la plus importante modélisation concernant la dynamique des composés intracellulaires. Elle a été possible grâce aux recherches du programme GENESIS (GENeralized-Ensemble Simulation System), logiciel de modélisation des systèmes biologiques au niveau moléculaire développé par l’équipe de recherche en biophysique informatique de l’institut des sciences informatiques avancées du RIKEN.

Les résultats obtenus remettent directement en cause un effet induit par l’encombrement, le volume exclusion effect, connu jusque-là pour empêcher les autres molécules d’interagir entre elles et d’occuper l’espace cellulaire. En effet, la modélisation réalisée démontre que des interactions électrostatiques entre molécules chargées sont présentes et jouent même un rôle déterminant dans la réalisation des processus cellulaires.

Cette étude constitue une étape importante dans la reproduction de l’environnement intracellulaire et dans la compréhension des mécanismes d’interactions entre molécules.

Dans le développement de médicaments, cette découverte pourrait changer considérablement la phase d’études concernant les interactions entre un médicament candidat et les protéines avec lesquelles il est susceptible d’interagir.

Source : "Atomistic Cell Model Captures Molecular Crowding Effects", Genetic Engineering & Biotechnology News, Nov. 2016.
http://www.genengnews.com/gen-news-highlights/atomistic-cell-model-captures-molecular-crowding-effects/81253388

Rédacteur : Thibaut Dutruel, ch.mission.sdv chez ambafrance-jp.org