Connaître la structure d’un système biologique complexe n’est pas suffisant pour comprendre son fonctionnement. Cela aide à savoir comment le système se déplace.
Dans cette optique, les chercheurs de l’Université Rice ont modélisé un mécanisme clé par lequel l’ADN répliques.
En combinant des expériences structurelles et des simulations informatiques, le bioscientifique Yang Gao, le physicien théoricien Peter Wolynes, l’étudiant diplômé Shikai Jin et leurs collègues ont découvert des détails sur la façon dont les hélicases, une famille de protéines motrices annulaires, perturbent l’ADN lors de la réplication. Leurs travaux pourraient révéler de nouvelles cibles pour les médicaments qui combattent les maladies.
La synergie entre les expériences et les simulations à grande échelle qu’ils décrivent dans le Actes de l’Académie nationale des sciences pourrait devenir un paradigme pour la modélisation des mécanismes de nombreux systèmes biologiques complexes.
« Ce sont des processus dynamiques qui ne peuvent pas être bien capturés avec des méthodes expérimentales seules. Mais il est important de montrer les mécanismes de ces hélicases, car elles sont essentielles pour la réplication de l’ADN, et également des cibles médicamenteuses possibles. »
Yang Gao, professeur adjoint, Biosciences, Rice University
Yang Gao est également boursier CPRIT en recherche sur le cancer.
Les hélicases hexamères ont six côtés qui s’auto-assemblent à partir de peptides en un anneau en forme de rondelle qui sépare les doubles brins parentaux d’ADN en brins simples filles. Jusqu’à présent, les chercheurs n’ont pas été en mesure de déterminer comment l’hélicase progresse lorsqu’elle décompresse le double brin.
Les simulations de Rice étayent l’idée que les boucles de liaison à l’ADN dans les six sous-unités de l’hélicase forment une sorte d’escalier qui descend le squelette de l’ADN alimenté par l’hydrolyse de l’ATP, le processus par lequel l’énergie chimique stockée dans les molécules d’ATP est libérée.
On savait que l’ATP est attiré par les protéines NTPase dans chaque sous-unité pour conduire le mouvement de pas. Mais les chercheurs n’avaient pas précisément compris que l’hydrolyse de l’ATP est la clé. L’équipe Rice a découvert que l’ATP lie étroitement les sous-unités d’hélicase, mais que l’hydrolyse abaisse considérablement la barrière énergétique pour la dissociation des sous-unités, permettant à la protéine d’avancer.
Les chercheurs ont noté que parce que le complexe hélicase-ADN est si grand, il n’y a eu que quelques tentatives pour simuler la translocation de l’hélicase d’une extrémité du brin à l’autre. L’hybride Rice de deux techniques de simulation à gros grains a permis d’étudier le processus du début à la fin.
Les simulations ont révélé plusieurs états intermédiaires jusque-là inconnus et mis en évidence les interactions impliquées dans le déplacement à longue distance de l’hélicase. Ils ont montré que chaque étape de translocation peut parcourir plus de 12 nucléotides le long du squelette.
Pour rechercher le mécanisme, l’équipe s’est concentrée sur le bactériophage T7, un virus qui infecte les bactéries souvent utilisé comme système modèle. Pour simuler son hélicase, connue sous le nom de gp4, les chercheurs ont combiné deux champs de force : AWSEM, initialement développé par Wolynes et ses collègues pour prédire le repliement des protéines, et open3SPN2, un simulateur d’ADN développé par l’ingénieur moléculaire Juan de Pablo de l’Université de Chicago. Les champs de force décrivent les forces qui dictent la façon dont les atomes et les molécules se déplacent lorsqu’ils sont en contact. (La nouvelle combinaison de champs de force a fait l’objet d’un article dirigé par Rice en 2021 dans PLOS Computational Biology.)
Les deux champs de force sont des modèles moléculaires à gros grains basés sur l’apprentissage automatique qui n’utilisent qu’un sous-ensemble d’atomes dans un système, mais fournissent toujours des résultats précis tout en réduisant considérablement le temps de calcul.
« La combinaison des modèles a permis l’accélération GPU afin que nous puissions rendre nos simulations de dynamique moléculaire très rapides », a déclaré Jin. « Le logiciel combiné est maintenant 30 fois plus rapide que les versions que nous avons utilisées pour d’autres études. »
Cela aide que T7 soit la moitié de la taille des hélicases dans les cellules humaines. « Dans les systèmes humains, il y a six chaînes polypeptidiques différentes dans l’hélicase, mais dans la T7, c’est la même qui fait six copies », a-t-il déclaré.
« Parce que notre nouvelle forme d’open3SPN2 traite d’un seul brin d’ADN, elle nous permet d’analyser les processus où l’ADN habituellement double brin s’ouvre comme il le fait en présence de l’hélicase », a déclaré Wolynes, codirecteur du Rice’s Center for Physique biologique théorique. « Le champ de force de l’ADN simple brin lui-même est nouveau, mais ce n’était qu’un arrière-plan dans ce projet, où il nous permet d’examiner le processus en détail. »
« Les structures cryo-EM que nous avons pour ces complexes essentiels sont physiologiquement précises, mais ces systèmes sont dynamiques », a déclaré Gao. « Ils doivent déménager pour faire leur travail, et il y a encore beaucoup de choses que nous voulons savoir sur la façon dont ils le font.
« C’est là que ces modèles informatiques peuvent apporter une grande contribution et ils seront, à coup sûr, adaptés à d’autres grands systèmes pour examiner des questions plutôt importantes », a-t-il déclaré.
Les co-auteurs de l’article sont les étudiants diplômés de Rice Carlos Bueno et Wei Lu; l’associé postdoctoral Xun Chen; et les anciens élèves Qian Wang de l’Université des sciences et technologies de Chine, Hefei, et Mingchen Chen de neoX Biotech, Pékin. Wolynes est professeur de sciences à la Fondation DR Bullard-Welch et professeur de chimie, de biosciences, de physique et d’astronomie à Rice.
La National Science Foundation (2019745), le National Institute of General Medical Sciences (GM44557), le Cancer Prevention and Research Institute of Texas (RR190446) et les National Institutes of Health (1R35GM142722) ont soutenu la recherche.