La formation d'agrégats protéiques insolubles et fibreux, appelés fibrilles amyloïdes, est impliquée dans une large variété de maladies humaines. Parmi elles, figurent entre autres, le diabète de type II, l'arthrite rhumatoïde et, notamment, les atteintes neurodégénératives débilitantes, telles que les maladies d'Alzheimer, de Parkinson ou encore de Huntington. Actuellement, il n'existe ni traitement, ni diagnostic précoce pour aucune de ces maladies.De nombreuses études ont montré que la capacité à former des fibrilles amyloïdes est une propriété inhérente à la chaîne polypeptidique. Ce constat a conduit au développement d'un certain nombre d'approches computationnelles permettant de prédire les propriétés amyloïdogéniques à partir de séquences d'amino-acides. Si ces méthodes s'avèrent très performantes vis à vis de courts peptides (~ 6 résidus), leur application à des séquences plus longues correspondant aux peptides et protéines en lien avec les maladies, engendre un nombre trop élevé de faux positifs. Le principal objectif de cette thèse consiste à développer une meilleure approche bioinformatique, capable de prédire les régions amyloïdogéniques à partir d'une séquence protéique. Récemment, l'utilisation de nouvelles techniques expérimentales a permis de mieux appréhender la structure des amyloïdes. Il est ainsi apparu que l'élément caractéristique de la majorité des fibrilles amyloïdes impliquées dans les maladies, était constitué d'une structure étagée (β-arcade), résultant de l'empilement de motifs " feuillet β - coude - feuillet b " appelés " β-arches ". Nous avons mis à profit cette particularité structurale pour créer une approche bioinformatique permettant de prédire les régions amyloïdogéniques d'une protéine à partir de l'information contenue dans sa séquence. Les résultats provenant de l'analyse des structures de type β-arcade, connues et modélisées, ont été compilés et traités à l'aide d'un algorithme écrit en langage Java, afin de créer le programme ArchCandy.L'application de ce programme à une sélection de séquences protéiques et peptidiques, connues pour leur lien avec les maladies, a permis de démontrer qu'il était en mesure de prédire correctement la majorité de ces séquences, de même que les séquences mutées impliquées dans les maladies familiales. Outre la prédiction de régions à haut potentiel amyloïde, ce programme suggère la conformation structurale adoptée par les fibrilles amyloïdes. Le séquençage de génomes entiers devenant toujours plus abordable, notre méthode offre une perspective de détermination individuelle des profils à risque, vis à vis de maladies neurodégénératives, liées à l'âge ou autres. Elle s'inscrit ainsi pleinement dans l'ère de la médecine personnalisée.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00998437 |
| Date | 02 July 2013 |
| Creators | Ahmed, Abdullah |
| Publisher | Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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