Les protéines sont des entités intrinsèquement dynamiques et de nombreuses études ont démontré l’importance de cette propriété à leurs fonctions. Plus particulièrement, la flexibilité protéique est essentielle dans le processus de reconnaissance moléculaire. Lors de tels évènements, les protéines peuvent subir des changements conformationnels mineurs (déplacement de chaînes latérales des acides aminés), majeurs (déplacement de domaines entiers de la protéine) et/ou même se replier. Mes travaux de thèse ont permis de démontrer que de tels réarrangements mineurs sont fréquents et ont aussi permis d’élucider certaines causes potentielles physiques et chimiques. De plus, mes travaux ont démontré l’importance de considérer la flexibilité des chaînes latérales lors de simulations de tels évènements de reconnaissance moléculaire. Plusieurs méthodes computationnelles, dont la dynamique moléculaire et l’arrimage moléculaire, peuvent être utilisées pour prédire la liaison d’un ligand à sa cible. D’un côté, la dynamique moléculaire permet de considérer la flexibilité protéique à toute échelle, mais nécessite un pouvoir computationnel énorme. D’un autre côté, l’arrimage moléculaire restreint le nombre de degrés de liberté considérés, entre autres imposés par la flexibilité protéique. Mes travaux de thèse, en ce qui a attrait au développement de la méthode d’arrimage moléculaire appelée FlexAID, ont permis d’inclure une certaine flexibilité protéique intrinsèque limitant ainsi le nombre de degrés de liberté requis, tout en offrant la possibilité d’ajouter des degrés de liberté supplémentaire pour les mouvements de plus grande envergure ne pouvant être accommodés par cette plasticité protéique. De plus, mes travaux démontrent que FlexAID est compétitive aux autres méthodes dans le domaine et obtient de meilleures performances dans le scénario où les conformations des protéines sous la forme liée sont inconnues. Dans un autre ordre d’idées, les nombreuses simplifications introduites par un logiciel d’arrimage lui permettent d’être une méthode rapide et applicable à la découverte de nouvelles molécules ayant un effet thérapeutique potentiel. Lorsqu’une méthode de repointage est utilisée, les résultats de FlexAID en enrichissement de composés se rapprochent des performances d’autres logiciels couramment utilisés lors de criblage virtuel. Mes travaux portant sur le système biologique de la Matriptase-2 montrent que la méthode FlexAID peut être utilisée à la découverte de nouvelles petites molécules.

Les récepteurs couplés aux protéines G (RCPGs) représentent la plus grande famille de cibles thérapeutiques pour le traitement d’une panoplie de pathologies humaines. Bien que plusieurs décennies de recherche aient permis de façonner nos connaissances sur ces protéines membranaires, notre compréhension des déterminants moléculaires de leur activité signalétique reste encore limitée. De ces domaines de recherche, une avancée récente a mis à jour un nouveau phénomène, appelé sélectivité fonctionnelle des ligands, qui a bouleversé les paradigmes décrivant leu fonctionnement de ces récepteurs. Ce concept émane d’observations montrant que l’activité pharmacologique de certains ligands n’est pas nécessairement conservée sur tout le répertoire signalétiques connu du récepteur et peu se restreindre à l'activation sélective d’un sous-groupe de voies de signalisation.Ce nouveau modèle pharmacologique de l'activation des RCPG ouvre de nouvelles possibilités pour la découverte de médicaments plus efficace et sûr, ciblant les RCPGs. En effet, il permet la conception de molécules modulant spécifiquement les voies signalétiques d’intérêt thérapeutique, sans engager les autres voies qui pourraient mener à des effets secondaires indésirables ou de la tolérance. Cette thèse décrit l'utilisation d'une nouvelle approche sans marquage, basée sur la mesure du changement l'impédance cellulaire. Par la mesure des changements cellulaires, comme la morphologie, l’adhésion et/ou la redistribution des macromolécules, cette approche permet de mesurer de façon simultanée l'activité de plusieurs voies de signalisation impliqués dans ces réponses. Utilisant le récepteur β2-adrénergique (β2AR) comme modèle, nous avons démontré que les variations dans l’impédance cellulaire étaient directement liées à l’activation de multiples voies de signalisation suite à la stimulation du récepteur par son ligand. L’agoniste type du β2AR, l’isoprotérénol, s’est avéré induire une réponse d’impédance dose-dépendante constituée, dans le temps, de plusieurs caractéristiques distinctes pouvant être bloquées de façon compétitive par l’antagoniste ICI118,551 Par l’utilisation d’inhibiteurs sélectifs, nous avons été en mesure de déterminer la contribution de plusieurs voies signalétiques canoniques, comme les voies dépendantes de Gs et Gi, la production d’AMPc et l’activation de ERK1/2, sur ces changements. De plus, la dissection de la réponse d’impédance a permis d’identifier une nouvelle voie de mobilisation du Ca2+ contribuant à la réponse globale des changements initiés par la stimulation du β2AR. Dans une autre étude, nous avons rapporté que la réponse calcique induite par le β2AR serait attribuable à une transactivation Gs-dépendant du récepteur purinergique P2Y11, lui-même couplé à la protéine Gq. La mesure d’impédance permettant de distinguer et de décrire une pléiade d’activités signalétiques, nous avons émis l’hypothèse que des ligands arborant des profils signalétiques différents généreraient des réponses d’impédance distinctes. Le criblage d’une librairie de ligands spécifiques au β2AR a révélé une grande variété de signatures d’impédance. Grâce au développement d’une approche computationnelle innovatrice, nous avons été en mesure de regrouper ces signatures en cinq classes de composés, un regroupement qui s’est avéré hautement corrélé avec le profil signalétique des différents ligands. Nous avons ensuite combiné le criblage de composés par impédance avec l’utilisation d’inhibiteurs sélectifs de voies signalétiques afin d’augmenter la résolution du regroupement. En évaluant l’impact d’une voie signalétique donnée sur la signature d’impédance, nous avons été en mesure de révéler une plus grande variété de textures parmi les ligands. De plus, cette méthode s’est avérée efficace pour prédire le profil signalétique d’une librairie de composés non caractérisés, ciblant le β2AR. Ces travaux ont mené à l’élaboration d’une méthode permettant d’exprimer visuellement la sélectivité fonctionnelle de ligands et ont révélé de nouvelles classes de composés pour ce récepteur. Ces nouvelles classes de composés ont ensuite été testées sur des cardiomyocytes humains, confirmant que les composés regroupés dans différentes classes produisent des effets distincts sur la contractilité de ces cellules. Globalement, ces travaux démontrent la pertinence de l’utilisation de l’impédance cellulaire pour une évaluation précise des différences fonctionnelles parmi les composés ciblant les RCPGs. En fournissant une représentation pluridimensionnelle de la signalisation émanant des RCPGs à l’aide d’un seul essai ne requérant pas de marquage, les signatures d’impédance représentent une stratégie simple et innovante pour l’évaluation de la fonctionnalité sélective des ligands. Cette méthode pourrait être d’une grande utilité dans le processus de découverte de nouveaux médicaments. / G protein-coupled receptors (GPCRs) represent the largest family of therapeutic targets for the treatment of a wide variety of human pathologies. Decades of research have provided an extensive base of knowledge about these fascinating membrane proteins, yet significant advancements in the understanding of the structural and functional details of these important drug targets continue to accumulate to this day. One such area of research in particular that has caused a paradigm shift in the way we conceptualize receptor function is a recently identified phenomenon known as ligand functional selectivity. This concept refers to the numerous observations that the pharmacological activity of a ligand at a given receptor is not always conserved over all possible signalling events engaged by the receptor, often resulting in the selectivity of a ligand to modulate only a subset of the receptor’s signalling repertoire. This model of receptor activity reveals exciting new possibilities for the discovery of safer and more efficacious drugs targeting GPCRs; through the design of drugs specifically targeting the pathway of therapeutic interest without modulating other, uninvolved pathways which could lead to tolerance or adverse effects. This thesis will describe the use of a novel, label-free technique based on cellular impedance to further characterize ligand functional selectivity at GPCRs. By measuring changes in higher-order cellular responses, such as changes in morphology, adhesion and redistribution of macromolecules, this approach provides a means to simultaneously measure the activity of multiple signalling pathways converging on these responses. Using the β2-adrenergic receptor (β2AR) as a model system, we have demonstrated that changes in cellular impedance reflect the activity of multiple signalling events elicited following ligand stimulation of the receptor. Isoproterenol, the prototypical agonist of the β2AR, was found to elicit a dose-dependent impedance response consisting of multiple, discrete features over time, which could be blocked in a competitive manner by the antagonist ICI118,551. Using pathway-selective inhibitors, we were able to dissect the contribution of many of the canonical pathways activated by the β2AR, including Gs- and Gi-dependent signalling, as well as cAMP production and ERK1/2 activation. Furthermore, through the pharmacological dissection of this impedance response, we identified a novel Ca2+ mobilization pathway that contributes to the overall cellular response to β2AR stimulation. In a separate study of the mechanism generating this β2AR-promoted Ca2+ response, we revealed a Gs-dependent transactivation mechanism of the Gq-coupled P2Y11 purinergic receptor. Given the ability of impedance measurements to capture this pleiotropic signalling activity, we then reasoned that ligands exhibiting different signalling profiles should generate distinct impedance signatures. In screening a library of functionally selective compounds targeting the β2AR, we obtained a wide variety of impedance signatures. Through the development of a novel computational approach, we were able to cluster these signatures into five distinct compounds classes, which were highly correlated with signalling profiles of the ligands. In an extension of this approach, we then combined impedance screening with the use of pathway-selective inhibitors to determine if this would provide greater resolution in distinguishing among functionally distinct compounds. By assessing if and how a given signalling pathway contributes to a ligand’s impedance signature, we were able to reveal even more texture among ligands targeting the β2AR. Furthermore, this approach was found to be predictive of the signalling profiles of a library of uncharacterized compounds for the β2AR. This work led to the development of a visualization method to express ligand functional selectivity and revealed potentially novel classes of compounds for the receptor. These compound classes were then validated in human cardiomyocytes, confirming that compounds clustering into different classes produced distinct effects on cardiomyocyte contractility. Altogether, this work demonstrates the ability of cellular impedance to accurately measure functional differences among compounds targeting GPCRs. In providing a representation of the pluridimensionality of GPCR signalling using a single, label-free assay, impedance profiling represents an innovative strategy to assess ligand functional selectivity and may be a valuable addition to future drug discovery campaigns.

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Le triméthoprime (TMP) est un antibiotique communément utilisé depuis les années 60. Le TMP est un inhibiteur de la dihydrofolate réductase (DHFR) bactérienne chromosomale. Cette enzyme est responsable de la réduction du dihydrofolate (DHF) en tétrahydrofolate (THF) chez les bactéries, qui lui, est essentiel à la synthèse des purines et ainsi, à la prolifération cellulaire. La résistance bactérienne au TMP est documentée depuis plus de 30 ans. Une des causes de cette résistance provient du fait que certaines souches bactériennes expriment une DHFR plasmidique, la DHFR R67. La DHFR R67 n'est pas affectée par le TMP, et peut ainsi remplacer la DHFR chromosomale lorsque celle-ci est inhibée par le TMP. À ce jour, aucun inhibiteur spécifique de la DHFR R67 est connu. En découvrant des inhibiteurs contre la DHFR R67, il serait possible de lever la résistance au TMP que la DHFR R67 confère aux bactéries. Afin de découvrir des inhibiteurs de DHFR R67, les approches de design à base de fragments et de criblage virtuel ont été choisies. L'approche de design à base de fragments a permis d'identifier sept composés simples et de faible poids moléculaire (fragments) inhibant faiblement la DHFR R67. À partir de ces fragments, des composés plus complexes et symétriques, inhibant la DHFR R67 dans l'ordre du micromolaire, ont été élaborés. Des études cinétiques ont montré que ces inhibiteurs sont compétitifs et qu'au moins deux molécules se lient simultanément dans le site actif de la DHFR R67. L'étude d'analogues des inhibiteurs micromolaires de la DHFR R67 a permis de déterminer que la présence de groupements carboxylate, benzimidazole et que la longueur des molécules influencent la puissance des inhibiteurs. Une étude par arrimage moléculaire, appuyée par les résultats in vitro, a permis d'élaborer un modèle qui suggère que les résidus Lys32, Gln67 et Ile68 seraient impliqués dans la liaison avec les inhibiteurs. Le criblage virtuel de la librairie de 80 000 composés de Maybridge avec le logiciel Moldock, et les essais d'inhibition in vitro des meilleurs candidats, a permis d'identifier quatre inhibiteurs micromolaires appartenant à des familles distinctes des composés précédemment identifiés. Un second criblage virtuel, d'une banque de 6 millions de composés, a permis d'identifier trois inhibiteurs micromolaires toujours distincts. Ces résultats offrent la base à partir de laquelle il sera possible de développer iv des composés plus efficaces et possédant des propriétés phamacologiquement acceptables dans le but de développer un antibiotique pouvant lever la résistance au TMP conféré par la DHFR R67. / Trimethoprim (TMP) is a common antibiotic which is used since the 60's. TMP is an inhibitor of the bacterial chromosomal dihydrofolate reductase (DHFR). This enzyme catalyses the reduction of the dihydrofolate (DHF) to tetrahydrofolate (THF) which is essential to the biosynthesis of purines thus to cellular proliferation. Bacterial TMP resistance is documented since about 30 years. One of the cause of this resistance comes from the fact that certain bacteria express a plasmidic DHFR, the R67 DHFR, which confers TMP resistance. The R67 DHFR is not inhibited by TMP and can replace the chromosomal DHFR when the latter is inhibited by TMP. The discovery of R67 DHFR inhibitors would allow to break the trimethoprim resistance granted by R67 DHFR. In order to discover R67 DHFR inhibitors, fragment based design and virtual screening approaches were selected. By fragment based design, seven simple compounds with a low molecular mass which inhibited weakly R67 DHFR (fragments) were identified. From these fragments, more complex and symmetrical compounds inhibiting R67 DHFR in the micromolar range were identified. Kinetic studies showed these inhibitors were competitive and at least two molecules bind simultaneously to the active site of the R67 DHFR. Test of the micromolar inhibitors analog showed that the presence of carboxylate, benzimidazole and the length of the molecule all have an effect on the potency of the inhibitors. Molecular docking of the inhibitors, supported by in vitro data, were used to develop a model which suggest that residue like Lys32, Gln67 and Ile68 would be involved in the binding of the inhibitors to the R67 DHFR. Virtual screening of the 80 000 compound Maybridge library with Moldock software, followed by in vitro test of the best candidate, identified four micromolar inhibitors which are chemically distinct from the inhibitor beforehand identified. A second virtual screening of a 6 million compounds bank identified three micromolar inhibitors which are also distinct from the inhibitor beforehand identified. vi These results offer a basis which will allow further development of more potent inhibitors with more acceptable pharmacologic properties in order to develop an antibiotic which would break the TMP resistance granted by the R67 DHFR.

Avec l’apparition de plus en plus de souches de bactérie résistante aux antibiotiques, le développement de nouveaux antibiotiques est devenu une important problématique pour les agences de santé. C’est pour cela que la création de nouvelles plateformes pour accélérer la découverte de médicaments est devenu un besoin urgent. Dans les dernières décennies, la recherche était principalement orientée sur la modification de molécules préexistantes, la méta-analyse d’organismes produisant des molécules activent et l’analyse de librairies moléculaires pour trouver des molécules synthétiques activent, ce qui s’est avéré relativement inefficace. Notre but était donc de développer de nouvelles molécules avec des effets thérapeutiques de façon plus efficace à une fraction du prix et du temps comparé à ce qui se fait actuellement. Comme structure de base, nous avons utilisé des métabolites secondaires qui pouvaient altérer le fonctionnement des protéines ou l’interaction entre deux protéines. Pour générer ces molécules, j’ai concentré mes efforts sur les terpènes, une classe de métabolites secondaires qui possède un large éventail d’activités biologiques incluant des activités antibactériennes. Nous avons développé un système de chromosome artificiel de levure (YAC) qui permet à la fois l’assemblage directionnel et combinatoire de gènes qui permet la création de voies de biosynthèse artificielles. Comme preuve de concept, j’ai développé des YACs qui contiennent les gènes pour l’expression des enzymes impliquées dans la biosynthèse de la -carotène et de l’albaflavenone et produit ces molécules avec un haut rendement. Finalement, Des YACs produits à partir de librairies de gènes ont permis de créer une grande diversité de molécules. / With the appearance of more and more antibiotic resistant strains of bacteria, the development of new antibiotics becomes an issue of utmost importance for society. It is for that reason that new platforms and methodologies to accelerate the discovery of novel antibiotics are urgently needed. For the last decades, research was mainly oriented on modifying existing antibiotics, mining natural producers or screening for synthetic molecules from giant chemical libraries but these approaches did not manage to keep the pipelines filled with a sufficient number of novel antibiotics. Therefore, our goal was to develop a way to create and screen new molecules more efficiently at a fraction of the cost when compared to traditional approaches and within a short time frame. As chemical scaffolds we use natural product-like compounds that modulate the function of individual proteins or of protein-protein interactions. To generate these compounds, I focused first on the terpene scaffold class, a class containing molecules with a wide range of biological activities and includes compounds with antibacterial activities. We developed a yeast artificial chromosome (YAC) platform that allows both directional and combinatorial assembly of biosynthetic genes that can be used to create artificial biosynthetic pathways. As a proof of principle, YACs were successfully assembled containing genes coding for enzymes involved in the biosynthesis of both B-carotene and albaflavenone, and that allowed high yield production of these compounds. Finally, YACs encoding terpene gene libraries were also created and which produced a diversity of terpenoid molecules.

La découverte de médicaments en oncologie repose encore majoritairement sur les criblages pharmacologiques à haut débit. Cependant, les modèles traditionnels de culture cellulaire en deux dimensions (2D) ne reflètent pas les conditions physiopathologiques des tumeurs solides in situ. Au laboratoire, notre hypothèse est que le manque de représentativité des cellules en culture 2D par rapport aux tumeurs in situ lors des essais de criblage pharmacologique in vitro est responsable du faible taux de succès des petites molécules lors d’essais cliniques. Pour pallier ce problème, nous avons développé une méthode de culture à long-terme en trois dimensions (3D) avec des cellules d’adénocarcinome du poumon qui permet le maintien des cellules en sphéroïdes jusqu’à 38 jours. Les cellules s’adaptent rapidement à la culture 3D en diminuant leur taille et en ralentissant significativement leur métabolisme. Au niveau épigénétique, l’expression du complexe KAT3A/KAT3B et de BRG1 est significativement diminuée, et ce de manière temps-dépendante. À l’inverse, l’expression de HDAC6 est augmentée lors du passage en 3D. Finalement, nous avons vérifié si les changements épigénétiques induits par la culture 3D influençaient significativement la réponse aux médicaments. Ainsi, nous avons traité les cellules en 2D et après 10 ou 24 jours en 3D avec une pharmacothèque de 154 médicaments épigénétiques. 60% des médicaments ont démontré une activité anticancéreuse significative sur les cellules en 2D, contrairement à 9% sur les sphéroïdes de 10 jours. Avec les sphéroïdes de 24 jours, uniquement 1 médicament, le MS023, un inhibiteur des arginines méthyltransférases (PRMT) de type I, a été efficace. L’augmentation de la sensibilité au MS023 concorde avec une augmentation de la méthylation des arginines dans les sphéroïdes. En conclusion, mon projet démontre que la culture 3D modifie l’épigénome des cellules cancéreuses du poumon de manière temps-dépendant et que ces changements sensibilisent les cellules à une inhibition des PRMT de type I. L’étude des sphéroïdes nous permet d’améliorer notre compréhension de la biologie tumorale et des processus de découverte de médicaments ce qui pourrait pallier le faible taux de succès associé aux modèles 2D classique. / Small molecule development in oncology mainly involves high-throughput drug screenings and preclinical validation studies using cancer cells grown in two-dimension (2D). However, classical cell culture methods poorly reflect tumor biology and cell epigenome. Here, our objective is to develop a 3D model that displays key epigenetic features of solid tumors in order to identify new actionable targets. First, we determined culture conditions for long-term expansion of adenocarcinoma spheroids to allow cell adaptation and the occurrence of specific epigenetic features triggered by 3D condition. Our results demonstrate that cells cultivated in 3D spheroids exhibit significant phenotypic and epigenetic changes as compared to 2D monolayers. Notably, we observed numerous expression changes of key epigenetic regulators, all taken place at a different time-point of the 3D cell culture. We observed a decrease in the expression of the KAT3A/KAT3B complex as well as BRG1. HDAC6 expression also increased in 3D. Then, we asked whether epigenetic changes triggered by 3D culture would modify drug sensitivity. We performed a screening of 154 epigenetic drugs on cancer cells cultivated in 2D and in 3D at two different time points. 60% of epigenetic drugs showed significant anticancer activity against 2D monolayers. Interestingly, A549 cells in 3D spheroids became gradually resistant over time. Against 3D spheroids cultivated for 10 days, only 9% of epigenetic drugs in the drug library showed anticancer activity. Against 3D spheroids cultivated for 24 days, only a single epigenetic compound called MS023, a selective agent against type I PRMTs, reduced cell viability significantly. This sensitivity is correlated with an increase of arginine methylation observed within spheroids. Taken together, we show that 3D spheroids trigger a time-dependent epigenetic context that increases lung cancer cells sensitivity to type I PRMT inhibition. 3D spheroids of well-characterized cancer cell lines will improve our understanding of tumor biology and drug discovery and can overcome the high false discovery rate associated with 2D classical models.

Humans' incredible capacity to model the complexity of the physical world is possible because they cast this complexity as the composition of simpler entities and rules to process them. Extensive work in cognitive science indeed shows that human perception and reasoning ability is structured around objects. Motivated by this observation, a growing number of recent work focused on entity-centric approaches to learning representation and their potential to facilitate downstream tasks. In the first contribution, we show how an entity-centric approach to learning a transition model allows us to extract meaningful visual entities and to learn transition rules that achieve better compositional generalization. In the second contribution, we show how an entity-centric approach to generating graphs allows us to design a model for conditional graph generation that permits direct optimisation of the graph properties. We investigate the performance of our model in a prototype-based molecular graph generation task. In this task, called lead optimization in drug discovery, we wish to adjust a few physico-chemical properties of a molecule that has proven efficient in vitro in order to make a drug out of it. / L'incroyable capacité des humains à modéliser la complexité du monde physique est rendue possible par la décomposition qu'ils en font en un ensemble d'entités et de règles simples. De nombreux travaux en sciences cognitives montre que la perception humaine et sa capacité à raisonner est essentiellement centrée sur la notion d'objet. Motivés par cette observation, de récents travaux se sont intéressés aux différentes approches d'apprentissage de représentations centrées sur des entités et comment ces représentations peuvent être utilisées pour résoudre plus facilement des tâches sous-jacentes. Dans la première contribution on montre comment une architecture centrée sur la notion d'entité va permettre d'extraire des entités visuelles interpretables et d'apprendre un modèle du monde plus robuste aux différentes configurations d'objets. Dans la deuxième contribution on s’intéresse à un modèle de génération de graphes dont l'architecture est également centrée sur la notion d'entités et comment cette architecture rend plus facile l'apprentissage d'une génération conditionelle à certaines propriétés du graphe. On s’intéresse plus particulièrement aux applications en découverte de médicaments. Dans cette tâche, on souhaite optimiser certaines propriétés physico-chmiques du graphe d'une molécule qui a été efficace in-vitro et dont on veut faire un médicament.