Cette thèse comporte quatre fichiers vidéo. This thesis comes with four video files. / L'industrie chimique mondiale est en pleine mutation, cherchant des solutions pour rendre la synthèse organique classique plus durable. Une telle solution consiste à passer de la catalyse chimique classique à la biocatalyse. Bien que les avantages des enzymes incluent leur stéréo, régio et chimiosélectivité, cette sélectivité réduit souvent leur promiscuité. Les efforts requis pour adapter la fonction enzymatique aux réactions désirées se sont révélés d'une efficacité modérée, de sorte que des méthodes rapides et rentables sont nécessaires pour générer des biocatalyseurs qui rendront la production chimique plus efficace. Dans l’ère de la bioinformatique et des outils de calcul pour soutenir l'ingénierie des enzymes, le développement rapide de nouvelles fonctions enzymatiques devient une réalité. Cette thèse commence par un examen des développements récents sur les outils de calcul pour l’ingénierie des enzymes. Ceci est suivi par un exemple de l’ingénierie des enzymes purement expérimental ainsi que de l’évolution des protéines. Nous avons exploré l’espace mutationnel d'une enzyme primitive, la dihydrofolate réductase R67 (DHFR R67), en utilisant l’ingénierie semi-rationnelle des protéines. La conception rationnelle d’une librarie de mutants, ou «Smart library design», impliquait l’association covalente de monomères de l’homotétramère DHFR R67 en dimères afin d’augmenter la diversité de la librairie d’enzymes mutées. Le criblage par activité enzymatique a révélé un fort biais pour le maintien de la séquence native dans un des protomères tout en tolérant une variation de séquence élevée pour le deuxième. Il est plausible que les protomères natifs procurent l’activité observée, de sorte que nos efforts pour modifier le site actif de la DHFR R67 peuvent n’avoir été que modérément fructueux. Les limites des méthodes expérimentales sont ensuite abordées par le développement d’outils qui facilitent la prédiction des points chauds mutationnels, c’est-à-dire les sites privilégiés à muter afin de moduler la fonction. Le développement de ces techniques est intensif en termes de calcul, car les protéines sont de grandes molécules complexes dans un environnement à base d’eau, l’un des solvants les plus difficiles à modéliser. Nous présentons l’identification rapide des points chauds mutationnels spécifiques au substrat en utilisant l'exemple d’une enzyme cytochrome P450 industriellement pertinente, la CYP102A1. En appliquant la technique de simulation de la dynamique moléculaire par la force de polarisation adaptative, ou «ABF», nous confirmons les points chauds mutationnels connus pour l’hydroxylation des acides gras tout en identifiant de nouveaux points chauds mutationnels. Nous prédisons également la conformation du substrat naturel, l’acide palmitique, dans le site actif et nous appliquons ces connaissances pour effectuer un criblage virtuel d'autres substrats de cette enzyme. Nous effectuons ensuite des simulations de dynamique moléculaire pour traiter l’impact potentiel de la dynamique des protéines sur la catalyse enzymatique, qui est le sujet de discussions animées entre les experts du domaine. Avec la disponibilité accrue de structures cristallines dans la banque de données de protéines (PDB), il devient clair qu’une seule structure de protéine n’est pas suffisante pour élucider la fonction enzymatique. Nous le démontrons en analysant quatre structures cristallines que nous avons obtenues d’une enzyme β-lactamase, parmi lesquelles un réarrangement important des résidus clés du site actif est observable. Nous avons réalisé de longues simulations de dynamique moléculaire pour générer un ensemble de structures suggérant que les structures cristallines ne reflètent pas nécessairement la conformation de plus basse énergie. Enfin, nous étudions la nécessité de compléter de manière informatisée un hémisphère où l’expérimental n’est actuellement pas possible, à savoir la prédiction de la migration des gaz dans les enzymes. À titre d'exemple, la réactivité des enzymes cytochrome P450 dépend de la disponibilité des molécules d’oxygène envers l’hème du site actif. Par le biais de simulations de la dynamique moléculaire de type Simulation Implicite du Ligand (ILS), nous dérivons le paysage de l’énergie libre de petites molécules neutres de gaz pour cartographier les canaux potentiels empruntés par les gaz dans les cytochromes P450 : CYP102A1 et CYP102A5. La comparaison pour les gaz CO, N2 et O2 suggère que ces enzymes évoluent vers l’exclusion du CO inhibiteur. De plus, nous prédisons que les canaux empruntés par les gaz sont distincts des canaux empruntés par le substrat connu et que ces canaux peuvent donc être modifiés indépendamment les uns des autres. / The chemical industry worldwide is at a turning point, seeking solutions to make classical organic synthesis more sustainable. One such solution is to shift from classical catalysis to biocatalysis. Although the advantages of enzymes include their stereo-, regio-, and chemoselectivity, their selectivity often reduces versatility. Past efforts to tailor enzymatic function towards desired reactions have met with moderate effectiveness, such that fast and cost-effective methods are in demand to generate biocatalysts that will render the production of fine and bulk chemical production more benign. In the wake of bioinformatics and computational tools to support enzyme engineering, the fast development of new enzyme functions is becoming a reality. This thesis begins with a review of recent developments on computational tools for enzyme engineering. This is followed by an example of purely experimental enzyme engineering and protein evolution. We explored the mutational space of a primitive enzyme, the R67 dihydrofolate reductase (DHFR), using semi-rational protein engineering. ‘Smart library design’ involved fusing monomers of the homotetrameric R67 DHFR into dimers, to increase the diversity in the resulting mutated enzyme libraries. Activity-based screening revealed a strong bias for maintenance of the native sequence in one protomer with tolerance for high sequence variation in the second. It is plausible that the native protomers procure the observed activity, such that our efforts to modify the enzyme active site may have been only moderately fruitful. The limitations of experimental methods are then addressed by developing tools that facilitate computational mutational hotspot prediction. Developing these techniques is computationally intensive, as proteins are large molecular objects and work in aqueous media, one of the most complex solvents to model. We present the rapid, substrate-specific identification of mutational hotspots using the example of the industrially relevant P450 cytochrome CYP102A1. Applying the adaptive biasing force (ABF) molecular dynamics simulation technique, we confirm the known mutational hotspots for fatty acid hydroxylation and identify a new one. We also predict a catalytic binding pose for the natural substrate, palmitic acid, and apply that knowledge to perform virtual screening for further substrates for this enzyme. We then perform molecular dynamics simulations to address the potential impact of protein dynamics on enzyme catalysis, which is the topic of heated discussions among experts in the field. With the availability of more crystal structures in the Protein Data Bank, it is becoming clear that a single protein structure is not sufficient to elucidate enzyme function. We demonstrate this by analyzing four crystal structures we obtained of a β-lactamase enzyme, among which a striking rearrangement of key active site residues was observed. We performed long molecular dynamics simulations to generate a structural ensemble that suggests that crystal structures do not necessarily reflect the conformation of lowest energy. Finally, we address the need to computationally complement an area where experimentation is not currently possible, namely the prediction of gas migration into enzymes. As an example, the reactivity of P450 cytochrome enzymes depends on the availability of molecular oxygen at the active-site heme. Using the Implicit Ligand Sampling (ILS) molecular dynamics simulation technique, we derive the free energy landscape of small neutral gas molecules to map potential gas channels in cytochrome P450 CYP102A1 and CYP102A5. Comparison of CO, N2 and O2 suggests that those enzymes evolved towards exclusion of the inhibiting CO. In addition, we predict that gas channels are distinct from known substrate channels and therefore can be engineered independently from one another.

L’habileté des enzymes à évoluer joue un rôle fondamental dans l'adaptation des organismes à leur environnement, leur permettant de s'adapter aux changements de température, aux nutriments disponibles ou encore à l'introduction de composés cytotoxiques. Au cours des dernières décennies, cette capacité a conduit à l'émergence rapide de mécanismes de résistance aux antibiotiques chez des bactéries pathogènes pour l’humain, notamment dans le cas de l'antibiotique synthétique triméthoprime. Dix ans après l'introduction de cet antibiotique, l'enzyme dihydrofolate réductase de type B (DfrB) a été identifiée comme conférant une résistance aux bactéries l'exprimant en catalysant par voie d’enzyme alternative la réaction inhibée par l’antibiotique. Des études structurales, cinétiques et mécanistiques de la DfrB en ont révélé la nature atypique, et suggèrent que cette enzyme est un modèle d’enzyme primitive. En particulier, son site actif unique est formé via l’interface de quatre protomères identiques. Puisque les DfrB ne sont pas apparentées sur le plan évolutif à des protéines connues et caractérisées, on ne connait pas comment elles ont évolué pour ultimement contribuer à la résistance au triméthoprime, et en particulier comment leur capacité catalytique a émergé au sein du petit domaine codé par leurs gènes. Ainsi, cette thèse vise à approfondir notre compréhension de l’évolution des enzymes en examinant spécifiquement l’évolution des DfrB et les propriétés qui ont guidé ce processus. Puisque les gènes des DfrB ont rarement été rapportés, je présente d’abord nos efforts déployés pour identifier et caractériser de manière génomique les DfrB dans les bases de données publiques. Ces efforts ont conduit à la découverte, pour la première fois, de DfrB en dehors du contexte clinique. Nous avons ensuite caractérisé, sur le plan biophysique et enzymatique, des homologues protéiques aux DfrB que nous avons identifiés dans des bases de données de protéines putatives. Nous avons démontré la capacité d’homologues identifiés dans des contextes environnementaux, non associés aux activités humaines, à catalyser la réduction du dihydrofolate de la même façon que les DfrB. Enfin, une large exploration d’homologues de séquence, suivie d'une caractérisation expérimentale et computationnelle, nous a permis d'identifier des homologues distants des DfrB, certains capables de procurer une résistance au triméthoprime, et d'autres dépourvus de cette capacité. Ces résultats nous ont permis de proposer un modèle expliquant l’émergence de l'activité catalytique au sein du domaine protéique des DfrB. En résumé, cette thèse présente une approche multidisciplinaire pour l’exploration et la caractérisation de l’espace de séquence d’une famille de protéines. Cette approche, qui comprend des analyses génomiques, enzymologiques, biophysiques et bio-informatiques, nous a permis d’identifier les caractéristiques structurales et de séquences nécessaires à la formation d’une enzyme DfrB fonctionnelle. Nous avons également proposé un modèle pour expliquer l’évolution de cette enzyme primitive. Dans l’ensemble, nos résultats suggèrent que la capacité catalytique des DfrB a évolué indépendamment de l’introduction de l’antibiotique triméthoprime, et donc que ce mécanisme de résistance existait dans l’environnement préalablement à son recrutement génomique dans un contexte clinique. Ces travaux contribuent à notre compréhension fondamentale des mécanismes sous-jacents à l’émergence de l’activité catalytique au sein d’un domaine protéique non catalytique, et informent les études des mécanismes développés par les bactéries pour proliférer en présence d’antibiotiques. / The ability of enzymes to evolve plays a fundamental role in the adaptation of organisms to their environment, allowing them to adjust to changes in temperature, available nutrients, or the introduction of cytotoxic compounds. In recent decades, this ability has led to the rapid emergence of antibiotic resistance mechanisms in human pathogenic bacteria, particularly in the case of the synthetic antibiotic trimethoprim. Ten years after the introduction of this antibiotic, the type B dihydrofolate reductase (DfrB) was identified as conferring resistance to bacteria expressing it by providing an alternative enzyme to catalyze the reaction inhibited by the antibiotic. Structural, kinetic, and mechanistic studies of DfrB have revealed its atypical nature and suggest that this enzyme is a model of a primitive enzyme. In particular, its unique active site is formed by the interface of four identical protomers. Since DfrB enzymes are not evolutionarily related to any known and characterized proteins, it is not known how they evolved to ultimately contribute to trimethoprim resistance, and in particular how their catalytic ability arose within the small domain encoded by their genes. Thus, this thesis aims to deepen our understanding of enzyme evolution by specifically examining the evolution of DfrB and the properties that guided this process. Since DfrB genes have rarely been reported, I first present our efforts to genomically identify and characterize DfrB in public databases. These efforts led to the first discovery of DfrB genes outside the clinical context. We then biophysically and enzymatically characterized protein homologues of the DfrB we identified in putative protein databases. We demonstrated the ability of homologues identified in environmental contexts unrelated to human activities to catalyze dihydrofolate reduction in the same manner as DfrB. Finally, a broad search for sequence homologues, followed by experimental and computational characterization, allowed us to identify distant DfrB homologues, some capable of conferring resistance to trimethoprim and others lacking this ability. These results have allowed us to propose a model that explains the emergence of catalytic activity within the DfrB domain. In summary, this thesis presents a multidisciplinary approach to explore and characterize the sequence space of a protein family. This approach, which includes genomic, enzymatic, biophysical and bioinformatic analyses, has enabled us to identify the structural and sequence features necessary for the formation of a functional DfrB enzyme. We have also proposed a model to explain the evolution of this primitive enzyme. Overall, our results suggest that the catalytic capacity of DfrB evolved independently of the introduction of the antibiotic trimethoprim, and thus that this resistance mechanism existed in the environment prior to its genomic recruitment in a clinical context. This work contributes to our fundamental understanding of the mechanisms underlying the emergence of catalytic activity within a non-catalytic protein domain, and informs studies of the mechanisms developed by bacteria to proliferate in the presence of antibiotics.

A esquistossomose é uma das principais causas de morbidade em países Tropicais e Subtropicais, gerando graves consequências socioeconômicas. Atualmente, os fármacos disponíveis para o tratamento da desta doença são praziquantel e oxamniquina, porém relatos de baixa susceptibilidade do parasita a esses medicamentos sugerem a necessidade de novas estratégias terapêuticas para o tratamento da doença. Todavia, existe pouco interesse da indústria farmacêutica no desenvolvimento de fármacos contra doenças tropicais e negligenciadas, entre as quais se encontra a esquistossomose. Devido a estes fatores, o presente trabalho teve por objetivo geral utilizar ferramentas computacionais para identificar inibidores da SmDHFR candidatos a novos fármacos. Avaliou-se as características exclusivas para a proteína de S. mansoni por meio de uma análise das sequências FASTA em comparação com a DHFR de outros organismos. A fim de garantir a ação seletiva dessas moléculas frente a enzima do parasita, os campos moleculares de interação seletivos para SmDHFR foram calculados e empregados na construção do modelo farmacofórico, o qual foi utilizado na triagem virtual de inibidores de SmDHFR. Os estudos computacionais realizados nos permitiram a seleção de 20 moléculas com uma boa complementariedade com o modelo farmacofórico gerado e com potencial para serem inibidores de SmDHFR. / Schistosomiasis is one of morbidity\'s main causes in tropical and subtropical countries, which leads to serious socioeconomic consequences. Praziquantel and oxamniquina are the drugs currently available for treating this disease, but reports points that the parasite has been resistant to both drugs, which suggests the need for new therapeutic strategies for the treatment of this disease. However, there is little interest in the pharmaceutical industry in developing drugs against neglected tropical diseases, including schistosomiasis. Due to these factors, the present work has the general objective to use computational tools to identify SmDHFR inhibitors which could be good candidates for developing new drugs. Evaluation of the exclusive characteristics of the S. mansoni protein were performed by FASTA sequence analyses in comparison to DHFR from other organisms. In order to guarantee the selective action of these molecules against the parasite enzyme, the molecular interaction fields selective for SmDHFR were calculated and used in the construction of the pharmacophoric model, which was further used in the virtual screening of SmDHFR inhibitors. Computational studies were performed and those led us to 20 molecules with a good complementarity with the pharmacophoric model that was previously generated and with potential to be SmDHFR inhibitors.

A esquistossomose é uma das principais causas de morbidade em países Tropicais e Subtropicais, gerando graves consequências socioeconômicas. Atualmente, os fármacos disponíveis para o tratamento da desta doença são praziquantel e oxamniquina, porém relatos de baixa susceptibilidade do parasita a esses medicamentos sugerem a necessidade de novas estratégias terapêuticas para o tratamento da doença. Todavia, existe pouco interesse da indústria farmacêutica no desenvolvimento de fármacos contra doenças tropicais e negligenciadas, entre as quais se encontra a esquistossomose. Devido a estes fatores, o presente trabalho teve por objetivo geral utilizar ferramentas computacionais para identificar inibidores da SmDHFR candidatos a novos fármacos. Avaliou-se as características exclusivas para a proteína de S. mansoni por meio de uma análise das sequências FASTA em comparação com a DHFR de outros organismos. A fim de garantir a ação seletiva dessas moléculas frente a enzima do parasita, os campos moleculares de interação seletivos para SmDHFR foram calculados e empregados na construção do modelo farmacofórico, o qual foi utilizado na triagem virtual de inibidores de SmDHFR. Os estudos computacionais realizados nos permitiram a seleção de 20 moléculas com uma boa complementariedade com o modelo farmacofórico gerado e com potencial para serem inibidores de SmDHFR. / Schistosomiasis is one of morbidity\'s main causes in tropical and subtropical countries, which leads to serious socioeconomic consequences. Praziquantel and oxamniquina are the drugs currently available for treating this disease, but reports points that the parasite has been resistant to both drugs, which suggests the need for new therapeutic strategies for the treatment of this disease. However, there is little interest in the pharmaceutical industry in developing drugs against neglected tropical diseases, including schistosomiasis. Due to these factors, the present work has the general objective to use computational tools to identify SmDHFR inhibitors which could be good candidates for developing new drugs. Evaluation of the exclusive characteristics of the S. mansoni protein were performed by FASTA sequence analyses in comparison to DHFR from other organisms. In order to guarantee the selective action of these molecules against the parasite enzyme, the molecular interaction fields selective for SmDHFR were calculated and used in the construction of the pharmacophoric model, which was further used in the virtual screening of SmDHFR inhibitors. Computational studies were performed and those led us to 20 molecules with a good complementarity with the pharmacophoric model that was previously generated and with potential to be SmDHFR inhibitors.