La biologie "computationnelle" : une approche pour générer des médicaments multi-applications

En utilisant une nouvelle stratégie de biologie "computationnelle", i.e. biologie assistée par ordinateur, suivie de validations expérimentales, une équipe de scientifiques de l’University of California de San Diego (UCSD), sous la direction du Professeur Bourne, a potentiellement transformé des molécules actuellement commercialisées pour le traitement de la maladie de Parkinson (entacapone et tolcapone) en molécules actives contre des souches bactériennes responsables de la tuberculose résistante aux thérapies, appelée tuberculose pharmaco-résistante.

La tuberculose est une maladie infectieuse transmissible et non immunisante, provoquée par une mycobactérie, principalement Mycobacterium tuberculosis ou Bacille de Koch. Si la cible pour le traitement de la maladie a été clairement identifiée, les thérapies actuelles ne sont pas satisfaisantes car elles présentent une toxicité élevée. De plus, la recrudescence de souches résistantes, y compris dans les pays industrialisés, pose un problème majeur de santé publique au niveau mondial. En effet, les tuberculoses pharmaco-résistantes sont responsables de la mort d’environ 2 millions de patients chaque année.

Dans cette étude, les chercheurs se sont basés sur la méthode SOSA (Selective Optimization of Side Activities), méthode qui permet la génération de nouvelles activités biologiques. Celle-ci consiste en un criblage sélectif de molécules actives et déjà commercialisées pour le traitement d’une maladie particulière et à la manipulation chimique de ces molécules afin de convertir l’activité "secondaire" identifiée en activité dite "primaire".

L’optimisation de la technique par les chercheurs de UCSD a consisté à extraire le site de liaison des médicaments anti-parkinson commercialisés, et à identifier les cibles potentielles, à l’aide d’un algorithme spécifique. Ainsi, l’existence d’une interaction potentielle entre le composé actif du médicament Comtan (entacapone) et l’enzyme InhA du Mycobacterium tuberculosis (MT), cible des thérapies anti-tuberculiniques actuelles, a pu être identifiée. Des analyses et des tests cinétiques complémentaires réalisés in vitro ont montré que ce composé inhibait efficacement MT à des concentrations bien en-deçà du niveau toxique pour les cellules.

S’il reste encore de nombreuses mises au point à effectuer afin de transformer ce médicament anti-Parkinson en thérapie anti-tuberculinique, cette étude permet néanmoins de valider les approches technologiques utilisant les atouts de la biologie "computationnelle". Ce nouveau type d’approche devrait permettre de passer d’un processus de recherche de type "une molécule-une cible" au concept "des molécules-des cibles", réduisant potentiellement les coûts de production et le temps de développement de manière considérable.

Source :

– Existing Parkinson’s disease drug may fight drug-resistant TB, EurekAlert, July 2, 2009 : https://www.eurekalert.org/pub_releases/2009-07/uoc–epd062609.php
– Existing Parkinson’s disease drug may fight drug-resistant TB, Debra Kain, UCSD News Releases, July 6, 2009 : https://ucsdnews.ucsd.edu/newsrel/health/07-09Tuberculosis.asp
– Drug Discoveries using chemical systems biology : repositioning the safe medicine Comtan to treat multi-drug and extensively drug resistant tuberculosis, Kinnings et al, 2009, PLoS Computational Biology : https://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1000423

Pour en savoir plus, contacts :

– Sur la biologie computationnelle : https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_biology
– Sur la tuberculose : https://fr.wikipedia.org/wiki/Tuberculose
– Sur le Professeur Bourne : https://pharmacy.ucsd.edu/faculty/bourne.shtml
Code brève
ADIT : 59910

Rédacteur :

Camille Arnaud, [email protected] – Mireille Guyader, [email protected]

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