jeanflop/post_ocr_correction2 huggingface dataset:
de médicaments, reposant sur l'étude et la caractérisation de la structure moléculaire, se sont développées et continuellement affinées. Leur principal avantage est la possibilité de synthétiser uniquement les composés dont on peut prévoir au préalable leur activité biologique, leur toxicité et/ou leurs paramètres pharmacocinetiques. Le principe des techniques les plus couramment utilisées associe le recueil des données structurales et physico-chimiques sur les molécules et leurs cibles pharmacologiques, leur « traitement » mathématique pour modéliser l'activité ou l'interaction avec la cible, puis l'application des modèles obtenus au criblage de larges bases de données moléculaires. CONCEPTION STRUCTURALE DE MÉDICAMENTS Cette approche consiste en l'identification des sous-structures moléculaires responsables de l'activité thérapeutique (pharmacophores), soit à partir des structures de composés d'activité connue (Ligand-Based Drug Design, BDD), soit de la connaissance préalable de la structure tridimensionnelle du récepteur concerné (Structure-Based Drug Design (SBDD). recherche basée sur la structure de composés d'activité pharmacologique connue (LBDD) C'est une approche très souvent utilisée dans la recherche de nouveaux composés. Par exemple, pour le Plasmodium, Riel et Coll (4) ont pu caractériser le nombre et la position de certains groupes chimiques (accepteurs et donneurs d'hydrogènes, sites aromatiques et hydrophobes, etc.) responsables de l'activité antipaludique des benzimidazoles, puis appliquer cette information sur une base de données de 250 000 composés afin d'identifier ceux qui présentaient la meilleure structure pharmacophorique. Pour ce travail, ils ont utilisé un logiciel spécifique (Catalyst), de la société Accelrys, qui intègre l'analyse conformationnelle des structures, la recherche automatique du ou des pharmacophores et l'analyse tridimensionnelle (3D) des structures (5). Ce même logiciel a été utilisé pour l'étude de dérivés semisynthétiques des trioxanes (6) et a permis de révéler l'existence de pharmacophores actifs sur Plasmodium chez certains inhibiteurs de la reverse transcriptase du VIH-1 (7). Recherche basée sur la structure des récepteurs moléculaires (SBDD) Cette approche est de plus en plus utilisée grâce à l'amélioration de techniques comme la cristallographie par rayons X ou résonance magnétique nucléaire (8). Les structures cristallographiques sont souvent disponibles à partir de bases de données publiques comme par exemple la Protein Data Bank (9). Même dans les cas où la structure
cette information sur une base de données de 250 000 composés afin d'identifier ceux qui présentaient la meilleure structure pharmacophorique. Pour ce travail, ils ont utilisé un logiciel spécifique (Catalyst), de la société Accelrys, qui intègre l'analyse conformationnelle des structures, la recherche automatique du ou des pharmacophores et l'analyse tridimensionnelle (3D) des structures (5). Ce même logiciel a été utilisé pour l'étude de dérivés semisynthétiques des trioxanes (6) et a permis de révéler l'existence de pharmacophores actifs sur Plasmodium chez certains inhibiteurs de la reverse transcriptase du VIH-1 (7). Recherche basée sur la structure des récepteurs moléculaires (SBDD) Cette approche est de plus en plus utilisée grâce à l'amélioration de techniques comme la cristallographie par rayons X ou résonance magnétique nucléaire (8). Les structures cristallographiques sont souvent disponibles à partir de bases de données publiques comme par exemple la Protein Data Bank (9). Même dans les cas où la structure 3-D des récepteurs n'est pas disponible, ce qui est souvent le cas pour les récepteurs parasitaires, il est possible de les modéliser à partir de la séquence des acides aminés (homology modeling) et conduire ensuite une recherche de pharmacophore (10). Lorsque la structure 3-D du récepteur est disponible (ou modélisée) et que l'on connaît aussi la structure des candidats-médicaments, il est possible de tester leurs interactions moléculaires directes par la technique de docking. Différents programmes de modélisation permettent d'analyser les possibles liaisons théoriques entre ligand et récepteur, ainsi que l'évaluation ordonnée des meilleurs candidats en fonction de leur géométrie et de leur capacité d'interaction chimique avec le récepteur (par exemple en fonction des charges, de la capacité d'établir des liaisons hydrogènes avec les groupes voisins, etc.) (11). UTILISATION DES MODÈLES MATHÉMATIQUES : PRÉDICTION D'ACTIVITÉ, SYNTHÈSE VIRTUELLE Ces modèles permettent de caractériser la relation entre la structure moléculaire et l'activité biologique ou les propriétés physico-chimiques des molécules. Ce type d'analyse est plus connue sous les acronymes anglais «QSPR» et «QSAR» (Quantitative Structure-Property Relationships et Quantitative Structure-Activity Relationships). La réalisation de ces modèles comporte deux étapes complémentaires : la caractérisation numérique des molécules puis le traitement mathématique et statistique de ces données
et que l'on connaît aussi la structure des candidats-médicaments, il est possible de tester leurs interactions moléculaires directes par la technique de docking. Différents programmes de modélisation permettent d'analyser les possibles liaisons théoriques entre ligand et récepteur, ainsi que l'évaluation ordonnée des meilleurs candidats en fonction de leur géométrie et de leur capacité d'interaction chimique avec le récepteur (par exemple en fonction des charges, de la capacité d'établir des liaisons hydrogènes avec les groupes voisins, etc.) (11). UTILISATION DES MODÈLES MATHÉMATIQUES : PRÉDICTION D'ACTIVITÉ, SYNTHÈSE VIRTUELLE Ces modèles permettent de caractériser la relation entre la structure moléculaire et l'activité biologique ou les propriétés physico-chimiques des molécules. Ce type d'analyse est plus connue sous les acronymes anglais «QSPR» et «QSAR» (Quantitative Structure-Property Relationships et Quantitative Structure-Activity Relationships). La réalisation de ces modèles comporte deux étapes complémentaires : la caractérisation numérique des molécules puis le traitement mathématique et statistique de ces données numériques par rapport aux données d'activité. La caractérisation numérique des molécules Elle a pour but de permettre une identification spécifique de chaque molécule. Dans les premiers travaux publiés, les composés étaient identifiés par quelques paramètres physico-chimiques simples tels que la lipophilie ou la taille de la molécule. Cependant, avec ces paramètres, plusieurs composés pouvaient partager les mêmes valeurs, ce qui a motivé l'évolution vers l'utilisation de descripteurs plus faciles à calculer et plus représentatifs de la structure moléculaire. Les descripteurs bidimensionnels sont des descripteurs basés sur la structure plane de la molécule, qui caractérisent des aspects tels que forme, taille, nombre d'atomes, nombre et type de liaisons inter-atomiques, etc. de la molécule. Parmi ces descripteurs les «indices topologiques» (ITs) sont particulièrement performants. Pour une seule molécule, plusieurs centaines d'ITs peuvent être calculés et leur ensemble représente une véritable «empreinte digitale», unique pour chaque molécule (12). Ces descripteurs présentent plusieurs avantages : il n'est pas nécessaire d'effectuer des mesures expérimentales pour les calculer, et aucune connaissance sur la structure du récepteur ou le mécanisme d'action des molécules n'est requise; toute structure chimique peut être décrite par ses ITs, même celle de composés «virtuels» qui n'ont pas encore été synthétisés; ce sont
paramètres, plusieurs composés pouvaient partager les mêmes valeurs, ce qui a motivé l'évolution vers l'utilisation de descripteurs plus faciles à calculer et plus représentatifs de la structure moléculaire. Les descripteurs bidimensionnels sont des descripteurs basés sur la structure plane de la molécule, qui caractérisent des aspects tels que forme, taille, nombre d'atomes, nombre et type de liaisons inter-atomiques, etc. de la molécule. Parmi ces descripteurs les «indices topologiques» (ITs) sont particulièrement performants. Pour une seule molécule, plusieurs centaines d'ITs peuvent être calculés et leur ensemble représente une véritable «empreinte digitale», unique pour chaque molécule (12). Ces descripteurs présentent plusieurs avantages : il n'est pas nécessaire d'effectuer des mesures expérimentales pour les calculer, et aucune connaissance sur la structure du récepteur ou le mécanisme d'action des molécules n'est requise; toute structure chimique peut être décrite par ses ITs, même celle de composés «virtuels» qui n'ont pas encore été synthétisés; ce sont des descripteurs très simples et rapides à calculer sur un simple ordinateur, de type PC. Un exemple d'application des ITs dans la recherche de nouveaux composés antipaludiques a permis l'identification de nouvelles têtes de série (13). L'analyse topologique présente cependant l'inconvénient de ne pas prendre en compte la nature et la conformation de la cible pharmacologique et de ne pas pouvoir discriminer l'activité d'isomères d'une même molécule. Les descripteurs tridimensionnels : la technique la plus connue est le «CoMFA» (Comparative Molecular Field Analysis). Cette méthode, développée en fin des années quatre-vingt, peut s'avérer mieux adaptée pour l'identification des interactions ligand-récepteur (14). Pour construire les descripteurs tridimensionnels, les composés à analyser doivent être d'abord superposés les uns aux autres, sur la base d'un squelette structural commun ou d'une structure pharmacophorique connue. Chaque molécule est définie par un ensemble de points, dont leurs valeurs stériques et électrostatiques dans l'espace sont calculées et corrélées mathématiquement avec les données d'activité pour établir la relation QSAR. Après validation statistique de l'analyse réalisée, un modèle du pharmacophore dans l'espace peut être obtenu, et une représentation tridimensionnelle indique les régions moléculaires les plus favorables/défavorables à l'activité. Des structures hypothétiques peuvent être alors proposées, et leurs activités prédites.
la conformation de la cible pharmacologique et de ne pas pouvoir discriminer l'activité d'isomères d'une même molécule. Les descripteurs tridimensionnels : la technique la plus connue est le «CoMFA» (Comparative Molecular Field Analysis). Cette méthode, développée en fin des années quatre-vingt, peut s'avérer mieux adaptée pour l'identification des interactions ligand-récepteur (14). Pour construire les descripteurs tridimensionnels, les composés à analyser doivent être d'abord superposés les uns aux autres, sur la base d'un squelette structural commun ou d'une structure pharmacophorique connue. Chaque molécule est définie par un ensemble de points, dont leurs valeurs stériques et électrostatiques dans l'espace sont calculées et corrélées mathématiquement avec les données d'activité pour établir la relation QSAR. Après validation statistique de l'analyse réalisée, un modèle du pharmacophore dans l'espace peut être obtenu, et une représentation tridimensionnelle indique les régions moléculaires les plus favorables/défavorables à l'activité. Des structures hypothétiques peuvent être alors proposées, et leurs activités prédites. Cette technique est particulièrement intéressante quand la structure du récepteur est connue et que l'on effectue au préalable un «docking» (voir ci-dessus), car ceci permet de placer correctement le ligand dans l'entourage du récepteur, et de construire le modèle QSAR sur des données plus proches de la réalité. Traitement mathématique et statistique des données Le traitement mathématique et statistique permet la sélection des variables et la détermination d'une équation reliant de façon optimale la structure et l'activité. Deux grands types de méthodes sont possibles : Les analyses linéaires, comme par exemple l'analyse linéaire discriminante (Linear Discriminant Analysis, LDA) ou la régression multilinéaire (Multilinear Regression Analysis, MRA). La technique d'analyse discriminante permet d'établir un modèle de discrimination entre les molécules considérées actives et celles considérées comme inactives. Ceci est particulièrement utile dans le cas de grandes bases de données issues de la chimie combinatoire, car l'on peut facilement effectuer un premier tri («actif»/«inactif») sur des milliers de molécules, sans tenir compte de leur mode d'action. L'équation permettant la discrimination peut aussi être appliquée à des molécules qui n'ont pas été évaluées expérimentalement pour en prédire leur activité ou leur absence d'activité. Il ne permet cependant pas d'identifier les structures actives des
et statistique des données Le traitement mathématique et statistique permet la sélection des variables et la détermination d'une équation reliant de façon optimale la structure et l'activité. Deux grands types de méthodes sont possibles : Les analyses linéaires, comme par exemple l'analyse linéaire discriminante (Linear Discriminant Analysis, LDA) ou la régression multilinéaire (Multilinear Regression Analysis, MRA). La technique d'analyse discriminante permet d'établir un modèle de discrimination entre les molécules considérées actives et celles considérées comme inactives. Ceci est particulièrement utile dans le cas de grandes bases de données issues de la chimie combinatoire, car l'on peut facilement effectuer un premier tri («actif»/«inactif») sur des milliers de molécules, sans tenir compte de leur mode d'action. L'équation permettant la discrimination peut aussi être appliquée à des molécules qui n'ont pas été évaluées expérimentalement pour en prédire leur activité ou leur absence d'activité. Il ne permet cependant pas d'identifier les structures actives des molécules, mais représente un bon moyen pour identifier une «tête de série» ou une famille de molécules dont aucun élément ne permettait, a priori, de soupçonner une activité anti-plasmodiale. Le traitement par régression multilinéaire est plus précis, car il permet de relier les descripteurs structuraux (par exemple les ITs) à la concentration responsable de l'activité biologique (IC50 par exemple). L'équation de corrélation est établie puis validée sur un certain nombre de molécules dont les concentrations inhibitrices sont connues ou déterminées expérimentalement, puis elle est appliquée à de nouvelles molécules, dont on peut ainsi prévoir la IC50. Outre la précision supérieure de cette approche par rapport à l'analyse discriminante, cette méthode d'analyse permet d'identifier les pharmacophores et prédire l'effet de différentes substitutions. Par exemple, si une molécule possédant les radicaux R1, R2, R3 et R4 a une activité inhibitrice en culture à la concentration de «x» mg/ml, on peut virtuellement enlever ou modifier un ou plusieurs radicaux et estimer l'impact de ce changement sur la concentration inhibitrice prédite, comme nous l'avons appliqué sur plusieurs molécules actives sur Toxoplasma gondii (15). D'autres méthodes mathématiques d'analyse non linéaire ont été récemment développées pour traiter les situations où les analyses linéaires se révèlent insuffisantes.
la concentration responsable de l'activité biologique (IC50 par exemple). L'équation de corrélation est établie puis validée sur un certain nombre de molécules dont les concentrations inhibitrices sont connues ou déterminées expérimentalement, puis elle est appliquée à de nouvelles molécules, dont on peut ainsi prévoir la IC50. Outre la précision supérieure de cette approche par rapport à l'analyse discriminante, cette méthode d'analyse permet d'identifier les pharmacophores et prédire l'effet de différentes substitutions. Par exemple, si une molécule possédant les radicaux R1, R2, R3 et R4 a une activité inhibitrice en culture à la concentration de «x» mg/ml, on peut virtuellement enlever ou modifier un ou plusieurs radicaux et estimer l'impact de ce changement sur la concentration inhibitrice prédite, comme nous l'avons appliqué sur plusieurs molécules actives sur Toxoplasma gondii (15). D'autres méthodes mathématiques d'analyse non linéaire ont été récemment développées pour traiter les situations où les analyses linéaires se révèlent insuffisantes. En effet, les analyses non linéaires ont l'avantage d'être des méthodes adaptatives, aptes à modifier le modèle construit en fonction de nouvelles données. Ainsi, l'analyse par réseaux de neurones est une des plus performantes. Ces réseaux sont des systèmes basés sur l'architecture simplifiée du cerveau humain, et essayent de reproduire son fonctionnement. Un réseau est constitué de « nodes » ou « neurones », qui sont des unités de calcul disposées sur plusieurs niveaux reliés entre eux : un niveau « d'entrée » qui intègre les variables initiales, un ou plusieurs niveaux « intermédiaires » qui traitent l'information. Ces neurones ont la capacité de traiter l'information qui leur est fournie (les valeurs des descripteurs choisis), de façon à trouver la meilleure combinaison de ces descripteurs pour donner une valeur de sortie souhaitée (la valeur d'activité). Les niveaux de traitement sont interactifs et conduisent à un niveau de « sortie » qui donne le résultat final du réseau. Cette architecture permet donc d'effectuer une analyse complexe et évolutive, du fait des interactions permanentes entre les niveaux de traitement des informations. Cependant, le traitement effectué aux différents niveaux reste une véritable « boîte noire » ce qui ne permet pas d'interpréter facilement
son fonctionnement. Un réseau est constitué de « nodes » ou « neurones », qui sont des unités de calcul disposées sur plusieurs niveaux reliés entre eux : un niveau « d'entrée » qui intègre les variables initiales, un ou plusieurs niveaux « intermédiaires » qui traitent l'information. Ces neurones ont la capacité de traiter l'information qui leur est fournie (les valeurs des descripteurs choisis), de façon à trouver la meilleure combinaison de ces descripteurs pour donner une valeur de sortie souhaitée (la valeur d'activité). Les niveaux de traitement sont interactifs et conduisent à un niveau de « sortie » qui donne le résultat final du réseau. Cette architecture permet donc d'effectuer une analyse complexe et évolutive, du fait des interactions permanentes entre les niveaux de traitement des informations. Cependant, le traitement effectué aux différents niveaux reste une véritable « boîte noire » ce qui ne permet pas d'interpréter facilement les modèles construits en fonction des descripteurs utilisés. Ce type d'analyse a été appliqué à l'étude de 345 inhibiteurs de la DHFR de T. gondii et P. carinii et pourrait être envisagé pour Plasmodium. Un autre exemple d'analyse mathématique non linéaire est représenté par les algorithmes génétiques, fondés sur la théorie de l'évolution darwinienne, selon laquelle chaque génération d'une espèce est améliorée par combinaison des meilleurs de ses individus. Les algorithmes génétiques travaillent donc sur des « individus » (structures moléculaires), qui sont des solutions potentielles d'un problème à résoudre (une activité pharmacologique). Une évaluation préliminaire de chaque individu permet de juger de la pertinence des solutions possibles, et à l'élimination des moins performants. Les individus conservés sont combinés virtuellement entre eux et voire même « mutés », de façon à obtenir une nouvelle population (ensemble de molécules) mieux adaptée (plus efficace) que la précédente, et ainsi de suite. La population initiale donne lieu donc à des générations successives, et à la fin de ce processus l'on retrouve les « survivants », qui représentent la meilleure des solutions possibles au problème initialement posé. Le criblage et la synthèse virtuels Après la détermination du modèle QSAR le plus performant, l'évaluation d'un
théorie de l'évolution darwinienne, selon laquelle chaque génération d'une espèce est améliorée par combinaison des meilleurs de ses individus. Les algorithmes génétiques travaillent donc sur des « individus » (structures moléculaires), qui sont des solutions potentielles d'un problème à résoudre (une activité pharmacologique). Une évaluation préliminaire de chaque individu permet de juger de la pertinence des solutions possibles, et à l'élimination des moins performants. Les individus conservés sont combinés virtuellement entre eux et voire même « mutés », de façon à obtenir une nouvelle population (ensemble de molécules) mieux adaptée (plus efficace) que la précédente, et ainsi de suite. La population initiale donne lieu donc à des générations successives, et à la fin de ce processus l'on retrouve les « survivants », qui représentent la meilleure des solutions possibles au problème initialement posé. Le criblage et la synthèse virtuels Après la détermination du modèle QSAR le plus performant, l'évaluation d'un très grand nombre de structures est possible en soumettant systématiquement au modèle mathématique différentes substitutions sur les principaux radicaux des molécules. Ainsi, des milliers de molécules peuvent être rapidement générées par ordinateur (Chimie Zombinatoire Virtuelle), et soumises aux filtres QSAR (Criblage Informatique Virtuel) de façon à sélectionner les meilleurs « hits », et d'orienter la synthèse chimique, en la limitant aux molécules prédites les plus actives (12). L'APPORT DE LA GÉNOMIQUE Les bases de données résultant du séquençage du génome de P.falciparum ont ouvert de nouvelles voies de recherche pharmacologique en identifiant de très nombreux gènes codant pour des fonctions essentielles à la vie du parasite ou à son pouvoir pathogène. Ces fonctions représentent des cibles pharmacologiques potentielles qu'il est possible d'explorer en combinant bio-informatique, modélisation mathématique et statistique. L'analyse bio-informatique et phylogénique est essentielle, dans un premier temps, afin de caractériser la spécificité de ces cibles dont certaines sont trop conservées pour être spécifiques. Secondairement, la cible doit être identifiée et, si possible, produite. Dans la situation idéale, le gène codant pour la cible identifiée peut être transcrit et cloné, permettant d'en produire une quantité suffisante pour créer un test spécifique, éventuellement adaptable à une technique de criblage à