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Une étude unique en son genre sur les interactions moléculaires par des ingénieurs biomédicaux au College of Science and Engineering de l’Université du Minnesota permettra aux scientifiques de développer plus facilement et plus efficacement de nouveaux médicaments et d’autres thérapies pour des maladies telles que le cancer, le VIH et les maladies auto-immunes.

Accélérer la création de nouvelles thérapies

Cette nouvelle étude a abouti à un cadre mathématique qui simule les effets des paramètres clés qui contrôlent les interactions entre les molécules qui ont plusieurs sites de liaison, comme c’est le cas pour de nombreux médicaments. Les chercheurs prévoient d’utiliser ce modèle informatique pour développer une application Web que d’autres chercheurs pourront utiliser pour accélérer le développement de nouvelles thérapies contre plusieurs maladies.
«La grande avancée de cette étude est que les chercheurs utilisent généralement une méthode expérimentale d’essais et d’erreurs en laboratoire pour étudier ces types d’interactions moléculaires, mais ici nous avons développé un modèle mathématique où nous connaissons les paramètres afin de pouvoir faire des prédictions précises en utilisant un ordinateur », a déclaré Casim Sarkar, professeur agrégé de génie biomédical à l’Université du Minnesota et auteur principal de cette étude. «Ce modèle informatique rendra la recherche beaucoup plus efficace et pourrait accélérer la création de nouvelles thérapies pour de nombreux types de maladies.»

Trois principaux paramètres 

L’équipe de recherche a étudié trois paramètres principaux des interactions moléculaires: la force de liaison de chaque site, la rigidité des liens entre les sites et la taille des réseaux de liens. Ils ont examiné comment ces trois paramètres peuvent être « composés vers le haut » ou « composés vers le bas » pour contrôler la façon dont les chaînes de molécules ayant deux ou trois sites de liaison interagissent entre elles. L’équipe a ensuite confirmé les prévisions de son modèle dans le cadre d’expériences en laboratoire.
«À un niveau fondamental, de nombreuses maladies peuvent être attribuées à une molécule qui ne se lie pas correctement», a déclaré Wesley Errington, chercheur postdoctoral en génie biomédical à l’Université du Minnesota et auteur principal de cette étude. «En comprenant comment nous pouvons manipuler ces «cadrans» qui contrôlent le comportement moléculaire, nous avons développé un nouveau langage de programmation qui peut être utilisé pour prédire comment les molécules se lieront.»
Le besoin d’un cadre mathématique pour décoder ce langage de programmation est mis en évidence par la constatation des chercheurs que, même lorsque les chaînes de molécules en interaction n’ont que trois sites de liaison chacun, il existe un total de 78 configurations de liaison uniques, dont la plupart ne peuvent pas être observées expérimentalement . En composant les paramètres de ce nouveau modèle mathématique, les chercheurs peuvent rapidement comprendre comment ces différentes configurations de liaison sont affectées et les régler pour un large éventail d’applications biologiques et médicales.

Une apparoche qui n’a aucune limite

« Nous pensons que nous avons atteint des règles qui sont fondamentales pour toutes les molécules, telles que les protéines, l’ADN et les médicaments, et qui peuvent être étendues pour des interactions plus complexes », a déclaré Errington. « C’est vraiment une signature moléculaire que nous pouvons utiliser pour étudier et concevoir des systèmes moléculaires et cette approche n’a pratiquement aucune limite. »
Cette recherche a été publiée dans PNAS.
Source : University of Minnesota
Crédit photo : Pixabay