Intrinsic and extrinsic determinants of the aggregation process of amyloid proteins

Déterminants intrinsèques et extrinsèques du processus d'agrégation des protéines amyloïdes Les amyloïdes sont un groupe de peptides et de protéines qui se replient en structures de fibrilles insolubles très régulières et étroitement emboîtées, ressemblant à une fermeture éclair stérique. Ils sont associés à de nombreuses maladies civilisationnelles, telles que le diabète de type 2 et un large éventail de maladies neurodégénératives. Le processus d'agrégation et les caractéristiques des amyloïdes sont fortement influencés par les conditions expérimentales, qui varient d'une étude à l'autre et manquent d'informations complètes. Cela entrave la capacité des méthodes de bioinformatique à prédire avec précision la propension amyloïde et les modèles structuraux d'agrégation. Cette thèse étudie l'impact des facteurs internes et externes sur l'agrégation des peptides amyloïdogènes, notamment la longueur de la séquence, les mutations, les propriétés du solvant, les interactions entre peptides et la proximité de la paroi cellulaire. L'étude se concentre sur les amyloïdes pathologiques et fonctionnels, en utilisant à la fois des résultats expérimentaux et computationnels. Tout d'abord, nous établissons un protocole de référence pour étudier les propriétés d'agrégation de courts peptides afin d'identifier les séquences d'acides aminés amyloïdogènes. Nous évaluons l'impact des données d'entraînement mal annotées sur l'exactitude des méthodes de bioinformatique et explorons l'applicabilité du protocole aux séquences plus longues. Nous avons examiné expérimentalement la propension amyloïdogène de longues séquences d'acides aminés (jusqu'à 23 acides aminés) de la protéine amyloïdogène fonctionnelle CsgA, en particulier ses fragments R1-R5 imparfaits. Nous avons comparé la sensibilité de ces peptides aux facteurs internes et externes, tels que les mutations ponctuelles, le solvant, les types d'ions et les concentrations ioniques, en mettant l'accent sur les répétitions homologues d'Escherichia coli et de Salmonella enterica. Des études computationnelles et théoriques ont validé l'influence des mutations dans cette investigation. Enfin, nous avons examiné l'agrégation des amyloïdes pathologiques Aβ42 et hIAPP (séquences jusqu'à 42 acides aminés), en nous concentrant sur l'impact de la présence d'une membrane lipidique et de l'interaction entre peptides sur leur agrégation dans des conditions physiologiques par le biais d'expériences et de simulations. Les résultats de la recherche soulignent l'importance de recueillir des données cohérentes à partir d'expériences et mettent en évidence l'influence des conditions expérimentales et des variations de séquence sur l'agrégation des amyloïdes. Les séquences courtes d'hexapeptides présentent des propensions d'agrégation distinctes, avec la flexibilité et les transitions de rupture de symétrie jouant un rôle crucial. Le choix du solvant influence les résultats de l'agrégation, comme le démontre la dépendance de la classification du fragment R2 à la présence d'oxyde de deutérium. Les substitutions d'acides aminés et les ions du tampon de phosphate influencent également la formation et la morphologie des amyloïdes. Les simulations de dynamique moléculaire révèlent la stabilité de l'Aβ42 au sein d'une membrane lipidique et son interaction avec l'hIAPP, ce qui impacte le contenu en feuillet β et l'intégrité de la bicouche lipidique supportée. Ces résultats soulignent les défis des investigations sur les amyloïdes et la nécessité de prendre en compte les conditions expérimentales et les différences de séquence dans les prédictions bioinformatiques. Une modulation efficace de l'agrégation des peptides peut être obtenue grâce à une planification expérimentale adéquate et à la prise en compte des conditions pertinentes.