Thèse soutenue

Nouveaux ligands de quadruplexes : approches in silico et in vitro
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Auteur / Autrice : Daimel Castillo Gonzalez
Direction : Jean-Louis Mergny
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences, technologie, santé. Biochimie
Date : Soutenance le 14/11/2013
Etablissement(s) : Bordeaux 2
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Bordeaux)
Jury : Président / Présidente : Matheus Froeyen
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Louis Mergny, Sandro Cosconati, Maria Natalia Dias Soeiro Cordeiro
Rapporteurs / Rapporteuses : Jacques Chomilier, Geneviève Pratviel

Résumé

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Les séquences d’ADN et d'ARN riches en Guanines peuvent adopter des conformations inhabituelles connues sous le nom de G-quadruplexes (G4). Les topologies et les formes de ces structures fascinantes sont très diverses. Les G4 sont stabilisés par la présence de cations monovalents et des liaisons Hydrogène de type Hoogsteen. De petites molécules contribuent également à la formation de formes stables, principalement par des interactions d'empilement π - π. Bien que les G4 soient connus depuis des décennies, l'intérêt de la communauté scientifique a été stimulé par la découverte de leur effet potentiellement inhibiteur sur la télomérase, une transcriptase inverse impliquée dans la transformation maligne de la plupart des cellules cancéreuses. En ce qui concerne la télomérase, le cancer et G4, plusieurs groupes ont été impliqués dans la découverte de nouveaux stabilisateurs G4 qui peuvent indirectement inhiber l'enzyme. Des centaines de ligands ont été identifiés par ce biais au cours de la dernière décennie et c'est encore un domaine très actif. Prenant en compte les avantages et la facilité qu'offre l'identification de nouvelles structures à l'aide de techniques de calcul grâce à des modèles mathématiques simples et reproductibles, nous avons entrepris un criblage à haut débit et à faible coût de calcul afin d’identifier de nouveaux ligands G4. Avec l'utilisation de la modélisation QSAR nous pouvons prédire l’IC50 d'un ensemble de composés congénères. Nous avons également été en mesure de relier les descripteurs moléculaires qui apparaissent dans nos modèles avec des caractéristiques structurales que les études de la littérature scientifique et SAR ont rapportés dans les études précédentes, pour un ensemble de ligands congénères. En outre, nous avons construit des modèles différents utilisant des ensembles non congénères de composés en appliquant une stratégie de consensus et pu identifier six ligands approuvés par la FDA qui stabilisent les structures G4. Par la suite, en appliquant des techniques non linéaires et un processus pour le traitement de la base de données que nous avons contruite à partir de publications antérieures, nous avons effectué un criblage virtuel de plus de 500 000 ligands d'une base de données commerciale de composés. Nous avons pu identifier de nouveaux ligands avec une puissance plus forte que les précédentes, qui peuvent également stabiliser d’autres structures G4 impliqués dans les processus liés au cancer. Ces observations ouvrent un spectre large de possibilités à explorer. Malgré les limites des techniques de modélisation QSAR explorées tout au long de ce travail, nous considérons qu'elles peuvent être combinées et utilisées avec soin pour répondre à la recherche de nouveaux stabilisateurs G4.