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# Biologie# Pharmacologie et toxicologie

Avancées dans l'identification des cibles pour le développement de médicaments

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier les cibles médicamenteuses et proposer de meilleurs traitements.

Yingjie Sun, Changheng Li, Xiaofei Deng, Wenjie Li, Xiaoyi Deng, Weiqi Ge, Miaoyuan Shi, Ying Guo, Yanxun V Yu, Hai-Bing Zhou, Youngnam N Jin

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Le monde de la médecine, surtout quand il s'agit de médicaments, a beaucoup changé au fil des ans. De nouveaux médicaments et traitements ciblés ont fait leur apparition. Mais malgré ces avancées, beaucoup de patients constatent encore des résultats variés avec ces médicaments, et parfois ils subissent des effets secondaires indésirables. Cette imprévisibilité est souvent due à plusieurs raisons, comme le fait de ne pas bien savoir quelles parties du corps les médicaments doivent cibler, des interactions inattendues avec d'autres protéines, et la composition unique des gènes et de l'environnement de chaque personne. Tous ces facteurs expliquent pourquoi beaucoup de nouveaux médicaments n'arrivent pas sur le marché.

Ça crée un besoin énorme d'identifier avec précision les protéines sur lesquelles un médicament devrait se concentrer. Pour y remédier, les scientifiques essaient de nouvelles méthodes pour trouver de meilleures ou différentes molécules qui peuvent agir comme médicaments. Une méthode prometteuse s'appelle le criblage de médicaments basé sur le phénotype. Cependant, déterminer des cibles protéiques exactes avec cette méthode s'est révélé être un vrai casse-tête dans le développement des médicaments.

L'Importance de l'Identification des Cibles

Identifier les cibles protéiques est essentiel pour comprendre comment les médicaments fonctionnent pour apporter leurs bienfaits. Ça aide à affiner et développer des thérapies qui s'adressent à des cibles biologiques spécifiques. Être capable de cibler les médicaments avec précision augmente leur efficacité et leur sécurité. Ça permet aussi aux chercheurs de réorienter des médicaments existants et fournit des infos sur comment plusieurs médicaments peuvent interagir avec diverses cibles.

Bien qu'il y ait eu des progrès dans les technologies d'identification des cibles, des défis persistent. Les méthodes traditionnelles, comme les techniques de pull-down basées sur l'affinité, peuvent rater les protéines qui interagissent avec les médicaments seulement brièvement ou qui sont présentes en petites quantités. Ces méthodes ont aussi du mal à maintenir l'environnement complexe où ces interactions se produisent.

Pour contrer ces problèmes, de nouvelles techniques ont été développées sans modifications des protéines cibles. Quelques exemples incluent :

  • Stabilité des protéines selon les Taux d'Oxydation (SPROX)
  • Stabilité des Cibles Réactives à l'Affinité des Médicaments (DARTS)
  • Essai de Déplacement Thermique Cellulaire (CETSA)
  • Profilage du Protéome Thermique (TPP)

Ces nouvelles méthodes se concentrent sur comment les protéines se stabilisent lorsqu'elles se lient à un médicament, ce qui aide à préserver le cadre naturel des cellules. Cependant, elles rencontrent encore des défis pour détecter des changements subtils dans la stabilité des protéines et sont limitées dans leur fonctionnement au sein des cellules vivantes.

Marquage de Proximité : Une Nouvelle Approche

Une autre méthode sympa dans l'identification des cibles, c'est le marquage de proximité (PL). Cette technique utilise des systèmes comme APEX, BioID et TurboID pour étudier comment les protéines interagissent entre elles. Bien que ces systèmes apportent des informations précieuses, ils ont aussi le désavantage de marquer les protéines de manière non spécifique et diffuse, rendant difficile l'identification précise des vraies protéines cibles.

Des innovations ont vu le jour, comme un système de PL non diffusif conçu pour améliorer comment les chercheurs étiquettent les protéines dans les cellules vivantes. En tirant parti des capacités d'une protéine semblable à l'ubiquitine prokaryote, cette nouvelle approche vise à garantir une meilleure spécificité et à minimiser les interactions indésirables.

Le système amélioré combine différentes protéines pour aider à marquer des cibles spécifiques à proximité du médicament, permettant d'avoir une image plus claire de quelles protéines sont affectées par quels médicaments.

Application et Test du Nouveau Système

Après avoir mis en place le nouveau système d'identification des cibles, les chercheurs ont commencé à le tester dans divers scénarios, y compris avec des médicaments existants comme le dasatinib et l’hydroxychloroquine (HCQ). Ils ont découvert que le nouveau système parvenait à identifier efficacement à la fois des cibles protéiques connues et nouvelles.

Dans un cas, l'équipe a trouvé que le dasatinib interagissait avec SEPHS2, une protéine importante dans le processus de fabrication de certains composants essentiels des cellules. Cette découverte pourrait mener à de nouvelles façons de traiter des maladies où ce processus est crucial.

De même, l'hydroxychloroquine a été trouvé interagissant avec VPS37C, qui est impliqué dans des processus cellulaires. Cette info est précieuse non seulement pour comprendre comment les médicaments agissent mais aussi pour découvrir d'autres stratégies potentielles de traitement.

Comment le Nouveau Système Fonctionne

Pour créer un système de marquage efficace pour identifier les cibles des médicaments, les chercheurs ont combiné différentes protéines avec une méthode unique permettant un marquage de proximité. Ce système peut marquer des protéines spécifiques en fonction de leur interaction avec les médicaments.

Les chercheurs ont commencé par sélectionner des protéines conçues pour travailler ensemble efficacement. Grâce à des tests et raffinements, ils ont veillé à ce que les étiquettes ne se fixent qu'aux cibles souhaitées. Ils ont également veillé à ce que le système fonctionne dans les conditions naturelles des cellules.

Le résultat final est un système qui peut être utilisé dans des cellules vivantes et des modèles animaux, comme les zebrafish, offrant une méthode robuste pour découvrir comment les médicaments interagissent avec les systèmes biologiques. Cette configuration est particulièrement utile pour étudier comment les médicaments peuvent affecter des protéines spécifiques sans les interférences souvent liées aux techniques plus traditionnelles.

Les Avantages et l'Avenir de l'Identification des Cibles

Le nouveau système simplifie non seulement le processus d'identification des cibles médicamenteuses mais fournit aussi une image plus précise de la manière dont les médicaments fonctionnent dans de véritables environnements biologiques. Cela pourrait potentiellement accélérer le développement des médicaments et garantir de meilleurs résultats pour les patients.

En utilisant des méthodes comme celle-ci, les chercheurs peuvent continuer à améliorer notre compréhension de comment les médicaments agissent et affiner leurs approches pour créer de nouveaux traitements. Capturer les interactions complexes entre les médicaments et les protéines dans des systèmes vivants aidera finalement à développer de meilleures thérapies avec moins d'effets secondaires.

Conclusion

En résumé, le domaine de l'identification des cibles a fait des progrès significatifs grâce à des approches innovantes comme le nouveau système de PL non diffusif. Il permet l'identification précise des cibles médicamenteuses dans des cellules vivantes et fournit de meilleures connaissances sur les mécanismes d'action des médicaments. La capacité à utiliser cette méthode dans divers organismes augmente son potentiel d'impact sur le développement de médicaments et la recherche biomédicale. Avec des recherches et tests continus, les idées tirées de ces méthodes peuvent mener à de nouvelles thérapies améliorées pouvant aider beaucoup de gens.

Dans le monde de la science, plus on découvre, plus de questions émergent. Cette quête permanente de connaissance doit être abordée avec curiosité, patience, et peut-être une bonne tasse de café. Après tout, comprendre les secrets de la vie n'est pas un petit défi-surtout quand ces secrets incluent de déterminer ce que nos médicaments font vraiment!

Source originale

Titre: Target protein identification in live cells and organisms with a non-diffusive proximity tagging system

Résumé: Identifying target proteins for bioactive molecules is essential for understanding their mechanisms, developing improved derivatives, and minimizing off-target effects. Despite advances in target identification (target-ID) technologies, significant challenges remain, impeding drug development. Most target-ID methods use cell lysates, but maintaining an intact cellular context is vital for capturing specific drug-protein interactions, such as those with transient protein complexes and membrane-associated proteins. To address these limitations, we developed POST-IT (Pup-On-target for Small molecule Target Identification Technology), a non-diffusive proximity tagging system for live cells, orthogonal to the eukaryotic system. POST-IT utilizes an engineered fusion of proteasomal accessory factor A (PafA) and HaloTag to transfer Pup to proximal proteins upon directly binding to the small molecule. After significant optimization to eliminate self-pupylation and polypupylation, minimize depupylation, and optimize chemical linkers, POST-IT successfully identified known targets and discovered a new binder, SEPHS2, for dasatinib, and VPS37C as a new target for hydroxychloroquine, enhancing our understanding these drugs mechanisms of action. Furthermore, we demonstrated the application of POST-IT in live zebrafish embryos, highlighting its potential for broad biological research and drug development.

Auteurs: Yingjie Sun, Changheng Li, Xiaofei Deng, Wenjie Li, Xiaoyi Deng, Weiqi Ge, Miaoyuan Shi, Ying Guo, Yanxun V Yu, Hai-Bing Zhou, Youngnam N Jin

Dernière mise à jour: 2024-11-07 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.06.611731

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.06.611731.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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