Simulations Multiéchelles de l'ADN Nucléosomal: Cartographier le Radical Cation Guanine – NucleoMAP

Notre projet requiert la modélisation à des temps suffisamment longs (quelques microsecondes) d'un nucléosome dans de l'eau à l'échelle de l'atome. Un tel système contient plusieurs centaines de milliers d'atomes dont les déplacements vont être simulés. Pour ce faire, nous employons une approche de dynamique moléculaire dite classique, dont les paramètres ont été calculés afin de reproduire le comportement des molécules d'eau, de l'ADN, des protéines et de leurs parties flexibles. Ces simulations nous permettent de visualiser les interactions entre les nombreux partenaires du système, d'estimer leur taux d'occurrence et les forces en jeu.

Toutefois, cette approche ne permet pas de déterminer les propriétés chimiques et la réactivité des molécules. Pour se faire, il est nécessaire d'employer des méthodes dites quantiques, capable de prendre en compte les électrons. Or ces approches quantiques sont coûteuses en terme numérique, et limité à quelques centaines d'atomes. Nous séparons alors notre système en deux parties, l'une, dont les propriétés chimiques nous intéressent, est traitées par des méthodes quantiques, le reste, l'environnement, est modélisé par la méthode classique. Cette approche est dite multi-échelles. Ainsi, nous avons pu calculer plus d'un million de valeur de potentiel d'ionisation de guanines à différentes positions au sein du nucléosome et dans un environnement fluctuant au cours du temps. De plus ces approches nous ont permis de modéliser le déplacement d'une charge positive le long d'une séquence de guanine au sein du nucléosome à l'échelle de plusieurs dizaines de picosecondes.

Enfin, ces calculs génèrent une quantité de données conséquente où plusieurs paramètres impactent les propriétés chimiques des guanines. Les méthodes d'analyses doivent s'adapter à ce jeu de données important afin de faire ressortir les réponses aux questions posées. Différents protocoles d'analyses ont pu être envisagés et des projets d'apprentissage par intelligence artificielle ont commencé à être mis en place.

Ce projet a donné lieu à deux résultats principaux :

- la première cartographie des potentiels d'ionisations des guanines autour du nucléosome pour une séquence donnée. Nous avons pu mettre en évidence l'impact de la séquence ADN dans ces propriétés chimique mais surtout de la présence ou non de certains acides aminés des histones à proximité des guanines. Or, ces acides aminés font partie des queues flexibles des histones et leurs interactions sont donc particulièrement dynamique. L'altération des propriétés chimiques peut donc se faire de manière transitoire et être impactée par les modifications chimiques des queues des histones, très fréquentes au sein de la chromatine. Toutefois, notre étude démontre que les guanines les plus facilement ionisées sont celles n'interagissant pas ou peu avec ces queues d'histones, et donc dont les propriétés varient peu au cours de nos simulations.

- l'identification de guanines et d'acide aminés intervenant dans la formation de pontage protéine-ADN dans un nucléosome modèle étudié en collaboration avec des expérimentateurs. Nous avons pu montrer que nos simulations pouvaient aider à prédire quels seraient les interactions en cause dans la formation de tels dommages et apportent une description moléculaire aux résultats expérimentaux.

Ces résultats servent de préliminaires à la modélisation de la formation, du comportement dynamique et de la réparation des dommages dus à l'ionisation de l'ADN au sein du nucléosome. Au-delà de la cartographie des propriétés chimiques et des interactions en jeu, ils ont permis l'élaboration d'un protocole de simulation et d'analyse permettant de répondre à nos questions. Ils constituent une première étape vers la compréhension de la formation de dommage de l'ADN pouvant conduire à des tumeurs.

Dans le cadre de nouveaux projets, nous nous intéressons à la modélisation des dommages formés et à leur réparation par une ou plusieurs protéines interagissant avec l'ADN. Un premier projet s'intéresse à l'accessibilité et à la reconnaissance d'une guanine endommagée au sein du nucléosome. En effet, ce dommage modifie assez peu la dynamique et la structure de l'ADN donc sa reconnaissance par les enzymes de réparation questionne, d'autant plus quand il est situé à proximité du coeur d'histone et donc peu accessible. Nous proposons une étude collaborative théorie expérience pour mieux comprendre le rôle de différentes protéines de réparation et de remodelage de l'ADN. Un deuxième projet s'oriente davantage sur la formation et le comportement de pontage ADN-Histone au sein du nucléosome suite à. une exposition à des rayons ionisants. En s'appuyant sur nos premières simulations, nous créons ces dommages et essayons de comprendre dans quelle mesure ils modifient le comportement du nucléosome et peuvent être reconnaître par l'organisme ou nuire au fonctionnement des cellules.

Les rayonnements ou le stress oxydant engendrent des dommages dans l'ADN qui nuisent à la maintenance et au transfert de l'information génétique. Parmi ces dommages, nombreux sont issus de radicaux cations guanine. De fait, la formation et le comportement de ces espèces hautement réactives sont l'objet de nombreuses études. Toutefois, les limitations en termes de seuil de détection ou de puissance de calcul ont longtemps restreint ces recherches à l'utilisation d'oligonucléotides modèles qui ne rendent pas compte de la complexité de l'ADN cellulaire dans sa forme nucléosomale. Celle-ci comprend un fragment d'ADN enroulé autour d'un complexe protéique composé d'histones. Les contraintes mécaniques et l'environnement protéique spécifique autour de l'ADN modifie sa réactivité vis à vis de l'oxydation des bases nucléiques. Ainsi, si les propriétés chimiques de la guanine font d'elle le nucléotide le plus facilement oxydable, la propagation et la réactivité du radical cation guanine formé suite à l'oxydation de l'ADN peuvent être très différentes que dans l'ADN libre: des transferts entre segments d'ADN superposés, vers les histones, ou encore la formation de liaisons histones-ADN peuvent être envisagés. Tant la propagation du cation que la réactivité du radical sont des processus rapides, difficile à mesurer expérimentalement mais qui peuvent être modélisés. Dans ce projet, nous nous proposons de caractériser les radicaux guanine au sein du nucléosome à l'aide de simulations classiques et multiéchelles quantique/classique dédiées aux transfert de charges. Les récents progrès en terme de puissance de calcul permettent des simulations tout atome du nucléosome à l'échelle de la microseconde, permettant d'obtenir un large échantillonnage structurel. Pour déterminer les propriétés électroniques des bases nucléiques, nous nous appuierons sur une méthode mutliéchelle quantique (essentielle pour traiter les modifications de la densité électronique dues à l'oxydation) et classique (afin de prendre en compte l'environnement). Notre approche permet de modéliser de manière non biaisée des transferts de charge le long de l'ADN en prenant en compte une partie quantique élargie et en atteignant l'échelle de la nanoseconde. Du fait de la taille et de la complexité du système, un nombre important de données va être généré, pour lequel les méthodes traditionnelles d'analyses de dynamiques moléculaires peuvent s'avérer insuffisantes. En revanche, les outils issus de l'apprentissage automatique (machine learning) permettent de traiter de tels jeux de données en évitant les biais humain, mais leur utilisation pour l'analyses de simulations de dynamique moléculaire n'en est qu'à ses débuts. Nous développerons un protocole d'analyse des données classiques et QM/MM afin d'affiner nos résultats et de proposer une première cartographie de la propension des guanines à s'oxyder, en prenant en compte une combinaison de facteurs (séquence, structure, interactions avec l'environnement à courte et large distance). Nos résultats seront examinés à l'aune d'expériences réalisées par le groupe de M. Greenberg aux Etats-Unis. Dans l'objectif de généraliser la détermination de la formation des radical cation guanines ett afin de mieux comprendre l'apparition de dommages dans l'ADN, ces résultats serviront de base de donnée pour entraîner un algorithme d'intelligence artificielle prédictif.