Les récepteurs synaptiques sont des protéines transmembranaires qui permettent la conversion d’un signal chimique (généralement la liaison de petites molécules appelées neurotransmetteurs) en un flux d’ions à travers la membrane post-synaptique. Des études fonctionnelles par électrophysiologie patch-clamp ont démontré que ces protéines accomplissent leur fonction en basculant entre un nombre discret d’tats conformationnels : un tat de repos dont le canal est ferm ; un tat actif en complexe avec le neurotransmetteur qui est permable aux ions ; et un ou plusieurs états désensibilisés où le canal se referme avec le neurotransmetteur toujours lié.
Jusqu’à présent, la fonction des récepteurs synaptiques a été interprétée à l’aide de modèles thermodynamiques simples tel que le modèle de Monod-Wyman-Changeux (MWC), où les états conformationnels du récepteur sont supposés tre à l’équilibre réversible et la liaison de l’agoniste/ antagoniste déplace cet équilibre vers l’état ouvert/fermé du canal. Cependant, des études fonctionnelles récentes ainsi que les structures atomiques dévoilées par la cryo-microscopie électronique indiquent un mécanisme plus complexe impliquant plusieurs états intermédiaires.
UNE OPPORTUNITÉ D’EXPLORER LES MÉCANISMES DE NEUROTRANSMISSION
Les modèles de Markov (MSM) sont des modèles stochastiques capables de décrire l’évolution temporelle d’un système moléculaire bien au-delà des échelles de temps accessible par simulation de dynamique moléculaire (MD) tout-atome, qui difficilement dépasse les dizaines de microsecondes. En exploitant le principe de l’équilibre local, ces modèles brisent la limite de temps en agrégeant les informations provenant de trajectoires de MD démarrées à partir des conformations distinctes du récepteur. La construction d’un modèle MSM nécessite la collection d’un très grand nombre de simulations (>100), un regroupement des conformations moléculaires en états microscopiques, la génération de la matrice de probabilité de transition entre eux. Cette dernière est au cœur du modèle MSM car elle donne accès aux populations des états à l’équilibre, aux chemins de transition et à la cinétique opérationnelle, ce qui relie les structures moléculaires à leur fonction biologique.
Nous nous sommes concentrés sur le récepteur de la glycine (GlyR), un canal ionique pentamérique impliqué dans la transmission synaptique inhibitrice dans le cerveau postérieur et dans la moelle épinière (Fig.1, haut). Le GlyR est de loin le récepteur synaptique le mieux caractérisé avec plus de 40 structures à haute résolution déposées dans la Protein Data Bank (PDB). Ces structures représentent la protéine dans ses différents états conformationnels et/ou en complexe avec des modulateurs (c.a.d. des agonistes, des antagonistes, des agonistes partiels et des modulateurs allostériques), et donnent qui offre l’opportunité d’explorer les mécanismes de la neurotransmission et de la régulation allostérique avec résolution atomique.
DES SIMULATIONS DU RÉCEPTEUR DE LA GLYCINE...
En s’appuyant sur l’information structurelle disponible, le logiciel de simulation GROMACS 2022 et une allocation de 20 millions d’heures CPU accordées lors de ce Grand Challenge, nous avons pu réaliser 300 simulations de 500ns chacune pour un échantillonnage sans précédent de l’espace conformationnel du rcepteur. Les 75 µs de simulation MD obtenus en absence des ligands (APO) et les 71 µs avec l’agoniste partiel taurine (TAU), lié au récepteur ont permis la construction de deux MSMs (Fig.1, bas). Ces modèles mettent en évidence une surface d’enthalpie libre complexe avec plusieurs bassins séparés par des barrières. Dans les deux cas, quatre états sont identifis : un tat ferm et impermable aux ions et l’eau ; un tat ouvert permable aux ions ; un tat en forme d’entonnoir hydraté mais imperméable aux ions, qui serait compatible avec un état désensibilisé et un état intermédiaire fermé situé soit entre l’état de repos et l’état désensibilisé en absence de ligands, soit entre l’état de repos et l’état ouvert en présence d’agoniste. L’analyse par MSM fournit des prdictions pointues : D’abord, elle prédit qu’en absence de ligands, l’état fermé du canal est largement majoritaire (81 %) et que la liaison de l’agoniste (taurine) entraîne un déplacement d’équilibre vers l’état ouvert/désensibilisé. Cette prédiction, qui est cohérente avec les observations expérimentales par électrophysiologie, est un résultat remarquable étant donné que la taurine n’est pas plus grosse qu’un seul acide aminé, c’est-à-dire un millième de la taille du récepteur.
QUANTIFIER LES CONSTANTES CINÉTIQUES MICROSCOPIQUES...
Deuxièmement, la matrice de probabilité de transition donne accès aux constantes cinétiques microscopiques entre les états conformationnels du récepteur. Cela permet non seulement de prédire les temps d’ouverture/fermeture du canal, mais également de construire des modèles cinétiques avec une résolution temporelle inferieure à la nanoseconde. À noter, nos modèles prédisent qu’indépendamment de l’état de liaison, le chemin d’activation le plus probable passe par la structure annotée comme désensibilisée. Cette prédiction plutôt inattendue semble indiquer que cette conformation du récepteur représenterait plutôt un état intermédiaire pré-actif tardif. Troisièmement, une combinaison de la modélisation MSM avec des calculs d’électrophysiologie in silico, qui permettent de sonder la conductance du canal dans chaque état microscopique du récepteur permettrait de simuler les enregistrements par électrophysiologie single-channel et prédire la cinétique d’ouverture/fermeture du canal dans les différentes conditions physiologiques (c.a.d. avec agoniste, avec antagoniste, et/ou en présence des modulateurs allostériques ou des mutations). Ces prédictions peuvent tre directement comparées avec les données expérimentales.
VERS DE NOUVELLES STRATÉGIES PHARMACOLOGIQUES ?
Les résultats obtenus lors de ce Grand Challenge montrent que la combinaison de structures à haute résolution avec la modélisation par chaîne de Markov (MSM) et des ressources HPC exceptionnelles fournit une approche de simulation multiéchelle bien adaptée pour combler le fossé entre la structure et la fonction des récepteurs synaptiques. Cette approche ouvre à une compréhension profonde de la neurotransmission synaptique qui pourrait fournir une interprétation moléculaire de certaines conditions pathophysiologiques du système nerveux (ex. lors de mutations des récepteurs) ainsi que du mode d’action des substances psychoactives telles que l’alcool, la nicotine, les anesthésiques ou les cannabinoïdes. Néanmoins, la construction d’un modèle MSM pour un seul type de récepteur requiert environ 10 millions d’heures de calcul, ce qui reste très coûteux pour des applications à large spectre. Le développement des protocoles plus efficaces pour la modélisation MSM ainsi que l’accès aux ressources de calcul Exascale pourront avoir un effet de levier pour la compréhension des maladies neurologiques telles que les maladies d’Alzheimer et de Parkinson, l’épilepsie et les troubles du spectre de l’autisme, et leur traitement pharmacologique.
Chiffre Clé :
195.624 C’est le nombre d’atomes du système modélisé.
Définitions :
Le récepteur de la glycine est un récepteur synaptique, inhibiteur du système nerveux, impliqué dans la coordination motrice, des fonctions sensorielles essentielles et la sensation de douleur. Ces récepteurs sont ciblés par les anesthésiques généraux, les cannabinoïdes et l'éthanol.
Les modèles de Markov comblent le fossé entre les simulations de dynamique moléculaire tout-atome et les études fonctionnelles en agrégeant l’information provenant de trajectoires indépendantes.
L’électrophysiologie in silico est une technique de dynamique moléculaire qui permet de mesurer la conductance du récepteur dans un état conformationnel donné.