De nombreux médicaments efficaces ont leurs origines dans des sources naturelles telles que les plantes, les champignons et les bactéries, mais le dépistage des produits naturels pour identifier les médicaments potentiels reste une entreprise difficile.
Selon une étude, une nouvelle approche utilisant la biologie moléculaire, la chimie analytique et la bioinformatique pour intégrer les informations provenant de différentes plateformes de dépistage répond à certains des plus grands défis de la découverte de médicaments à base de produits naturels publié 30 novembre à Actes de l’Académie nationale des sciences.
Un défi majeur a été de déterminer le mécanisme d’action et la cible biologique d’un nouveau composé bioactif. Un autre défi central consiste à identifier la ou les molécules à l’origine de l’activité biologique dans un mélange complexe de la nature.
« Ces deux grands concepts ont été au cœur de notre programme de collaboration, et cet article rassemble ces deux questions dans une approche entièrement intégrée », a déclaré l’auteur correspondant John MacMillan, professeur de chimie et de biochimie à l’UC Santa Cruz.
En plus de MacMillan, la collaboration implique Scott Lokey, professeur de chimie et de biochimie et directeur du Chemical Screening Center de l’UC Santa Cruz, Roger Linington de l’Université Simon Fraser en Colombie-Britannique et Michael White de l’Université du Texas Southwestern Medical Center.
En intégrant les résultats de deux plateformes de criblage complètement différentes et en les combinant avec une analyse métabolomique de nouvelle génération de leurs bibliothèques de produits naturels, les chercheurs ont créé un cadre unique et puissant pour la caractérisation biologique des produits naturels. En utilisant cette approche pour cribler une petite collection de fractions de produits naturels microbiens sélectionnés au hasard, ils ont pu identifier un composé connu (la trichostatine A) et confirmer son mécanisme d’action ; lier un composé connu (le surugamide) à une nouvelle activité biologique (inhibition de la kinase cycline-dépendante) ; et découvrir de nouveaux composés (parkamycines A et B) à activité biologique complexe.
« Trouver un composé connu qui groupe comme prévu nous indique qu’il fonctionne, puis nous avons pu corréler un composé connu avec un nouveau mécanisme d’action », a déclaré MacMillan. « Enfin, nous avons découvert un nouveau composé chimique avec une signature biologique unique qui ne ressemble à aucun composé connu. C’est une découverte passionnante que nous voulons approfondir. »
Les chercheurs ont utilisé une méthode bioinformatique appelée Similarity Network Fusion (SNF), développée pour intégrer des ensembles de données complexes, pour combiner les données de deux plateformes de criblage de produits naturels que leurs laboratoires avaient développées. Une plate-forme (Functional Signature Ontology, ou FUSION), développée par le laboratoire de MacMillan, utilise des signatures d’expression génique induites dans les cellules par des composés connus et inconnus, couplées à des outils de correspondance de motifs pour indiquer les mécanismes d’action par « culpabilité par association ».
« Si nous constatons des effets similaires à l’un de ces composés connus, cela suggère un mécanisme d’action similaire. Nous avons utilisé cette technologie efficacement pour comprendre l’activité biologique d’un certain nombre de petites molécules uniques », a déclaré MacMillan.
L’autre plate-forme, une technologie de profilage cytologique (CP) développée par le laboratoire de Lokey, implique une analyse d’image à haut contenu de cellules exposées aux échantillons examinés puis colorées avec un panel de sondes fluorescentes pour mettre en évidence les principales caractéristiques cytologiques. Les images de microscopie à fluorescence automatisées donnent un total de 251 caractéristiques cytologiques uniques pour chaque échantillon.
Les chercheurs ont utilisé les technologies CP et FUSION pour cribler des bibliothèques de produits naturels complexes développées par les laboratoires de MacMillan et de Linington. Ces librairies sont issues de bactéries marines isolées par les deux laboratoires.
Pour rechercher des produits naturels bioactifs, les chercheurs cultivent les souches bactériennes en laboratoire, fabriquent un extrait brut de tous les composés produits par chaque souche, puis utilisent la chromatographie pour séparer chaque extrait en une série de fractions, chacune contenant de deux à 20 composés.
Les méthodes de spectrométrie de masse sont largement utilisées pour l’étude à grande échelle de petites molécules (« métabolomique ») et peuvent aider à identifier les constituants chimiques de chaque fraction. Une approche appelée Compound Activity Mapping développée par Linington et d’autres combine la métabolomique basée sur la spectrométrie de masse avec des données de dépistage biologique pour identifier les composés d’un mélange qui entraînent une signature biologique particulière.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont développé un flux de travail de traitement d’échantillons utilisant la spectrométrie de masse et une version modifiée de leur plateforme Compound Activity Mapping qui intègre les résultats intégrés de leurs technologies de criblage obtenus avec Similarity Network Fusion.
« La question est de savoir si nous pouvons utiliser tout cela pour extraire les produits chimiques à l’origine d’une signature particulière et faire des prédictions plus robustes du mécanisme d’action ? Notre approche nous a permis d’accomplir cela de manière assez substantielle », a déclaré MacMillan.
Outre MacMillan, Lokey et Linington, les coauteurs de l’article sont Michael White, Suzie Hight, Elizabeth McMillan, Anam Shaikh, Rachel Vaden, Jeon Lee et Shuguang Wei du centre médical du sud-ouest de l’Université du Texas ; Trevor Clark, Kenji Kurita, Jake Haecki et Fausto Carnevale-Neto à l’Université Simon Fraser; et Walter Bray, Aswad Khadilkar, Scott La et Akshar Lohith à l’UC Santa Cruz.
Plus d’information:
Suzie K. Hight et al, Annotation fonctionnelle à haut débit de produits naturels par profilage d’activité intégré, Actes de l’Académie nationale des sciences (2022). DOI : 10.1073/pnas.2208458119