Développements et applications de méthodes computationnelles pour l'étude de l'agrégation des protéines amyloïdes

Les protéines sont au coeur de la vie. Ce sont d'incroyables nanomachines moléculaires spécialisées et améliorées par des millions d'années d'évolution pour des fonctions bien définies dans la cellule. La structure des protéines, c'est-à-dire l'arrangement tridimensionnel de leurs atomes, est intimement liée à leurs fonctions. L'absence apparente de structure pour certaines protéines est aussi de plus en plus reconnue comme étant tout aussi cruciale. Les protéines amyloïdes en sont un exemple marquant : elles adoptent un ensemble de structures variées difficilement observables expérimentalement qui sont associées à des maladies neurodégénératives. Cette thèse, dans un premier temps, porte sur l'étude structurelle des protéines amyloïdes bêta-amyloïde (Alzheimer) et huntingtine (Huntington) lors de leur processus de repliement et d'auto-assemblage. Les résultats obtenus permettent de décrire avec une résolution atomique les interactions des ensembles structurels de ces deux protéines. Concernant la protéine bêta-amyloïde (AB), nos résultats identifient des différences structurelles significatives entre trois de ses formes physiologiques durant ses premières étapes d'auto-assemblage en environnement aqueux. Nous avons ensuite comparé ces résultats avec ceux obtenus au cours des dernières années par d'autres groupes de recherche avec des protocoles expérimentaux et de simulations variés. Des tendances claires émergent de notre comparaison quant à l'influence de la forme physiologique de AB sur son ensemble structurel durant ses premières étapes d'auto-assemblage. L'identification des propriétés structurelles différentes rationalise l'origine de leurs propriétés d'agrégation distinctes. Par ailleurs, l'identification des propriétés structurelles communes offrent des cibles potentielles pour des agents thérapeutiques empêchant la formation des oligomères responsables de la neurotoxicité. Concernant la protéine huntingtine, nous avons élucidé l'ensemble structurel de sa région fonctionnelle située à son N-terminal en environnement aqueux et membranaire. En accord avec les données expérimentales disponibles, nos résultats sur son repliement en environnement aqueux révèlent les interactions dominantes ainsi que l'influence sur celles-ci des régions adjacentes à la région fonctionnelle. Nous avons aussi caractérisé la stabilité et la croissance de structures nanotubulaires qui sont des candidats potentiels aux chemins d'auto-assemblage de la région amyloïde de huntingtine. Par ailleurs, nous avons également élaboré, avec un groupe d'expérimentateurs, un modèle détaillé illustrant les principales interactions responsables du rôle d'ancre membranaire de la région N-terminal, qui sert à contrôler la localisation de huntingtine dans la cellule. Dans un deuxième temps, cette thèse porte sur le raffinement d'un modèle gros-grain (sOPEP) et sur le développement d'un nouveau modèle tout-atome (aaOPEP) qui sont tous deux basés sur le champ de force gros-grain OPEP, couramment utilisé pour l'étude du repliement des protéines et de l'agrégation des protéines amyloïdes. L'optimisation de ces modèles a été effectuée dans le but d'améliorer les prédictions de novo de la structure de peptides par la méthode PEP-FOLD. Par ailleurs, les modèles OPEP, sOPEP et aaOPEP ont été inclus dans un nouveau code de dynamique moléculaire très flexible afin de grandement simplifier leurs développements futurs.
Proteins are at the center of life. They are formidable molecular nanomachines specialized and optimized during million years of evolution for well-defined functions in the cell. The structure of proteins, meaning the tridimensional setting of their atoms, is closely related to their function. Absence of structure for a subset of proteins is also recognized to be as crucial. Amyloid proteins is a striking example : they fold into an ensemble of various structures hardly observable experimentally that are associated with neurodegenerative diseases. This thesis, firstly, is on the study of the structural ensemble of the amyloid proteins amyloid-beta (Alzheimer) and huntingtin (Huntington) during their folding and aggregation. Our results describe in details, with an atomic resolution, the characteristic interactions present in the structural ensemble of these two proteins. Concerning the amyloid-beta protein (AB), our results show the structural differences between three of its physiological forms during its first aggregation steps in an aqueous environment. We have then compared these results with those obtained during the past few years by several other research groups using various experimental and simulation protocols. Clear trends come out of this comparison regarding the influence of AB physiological form on its structural ensemble during its first aggregation steps. Their distinct aggregation pathways are rationalized by the identified differences. For their part, the identified similarities offer targets for therapeutical compounds disrupting the aggregation of the neurotoxic oligomers. Concerning the huntingtin protein, we identify the structural ensemble of its functional region at its N-terminal in an aqueous environment and in a phospholipid membrane. In agreement with the available experimental results on the global structure of this region in aqueous solution, our results reveal the dominant interactions, at an atomic precision, in its structural ensemble as well as the influence of its neighboring regions. We have also characterized the stability and the growth of nanotube-like structures that could occur during the aggregation of the amyloid region of huntingtin. Moreover, we have developed, in collaboration with a group of experimentalists, a precise model describing the main membrane interactions of huntingtin N-terminal, which serves as a membrane anchor that controls the localization of huntingtin in the cell. Secondly, this thesis is on the refinement of a coarse-grained model (sOPEP) and on the development of a new all-atom model (aaOPEP) that are both based on the coarse-grained OPEP force field, commonly used to study protein folding and amyloid protein aggregation. The goal behind the optimization of these models is to improve the de novo structure prediction of the PEP-FOLD method. These three models -- OPEP, sOPEP and aaOPEP -- are now also implemented in a new molecular dynamics software that we have developed specifically to greatly ease their future developments.