Composés de criblage
Dépistage des composés : à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin
L'une des premières étapes de la découverte de médicaments consiste à cribler les composés disponibles, qu'il s'agisse d'un criblage virtuel ou d'un criblage à haut débit. Cette étape est nécessaire pour l'identification des hits, qui, plus tard dans le pipeline de conception de médicaments, deviendront des pistes, qui, peut-être, deviendront un médicament après une douzaine d'années. Dans ce court article sur le criblage de composés, nous couvrirons certaines techniques de criblage virtuel ainsi que certains tests HTS utilisés pour le criblage de composés à ChemDiv.
Sélection virtuelle : automatiser le bon sens
L'approche in silico permet de travailler sur les composés de criblage de manière très rapide en utilisant à la fois la chimie computationnelle et certaines règles de "bon sens" utilisées par les chimistes médicinaux : comme l'exclusion des échafaudages qui causent généralement des problèmes sur toute la ligne en raison de faux positifs ( DOULEURS), par exemple. Les approches courantes ici incluent l'amarrage et le calcul de la ressemblance à un médicament avec des caractéristiques telles que le coefficient de tanimoto, qui indique à quel point les molécules sont chimiquement similaires, permettant une comparaison rapide.
L'amarrage, dans un résumé quelque peu simplifié, implique de répondre à une question assez simple : le ligand correspond-il réellement à la cible ? Une réponse numérique à cette question est l'énergie de liaison, plus elle est faible, mieux c'est. Les programmes l'estimeront par des méthodes (l'approche évolutive peut servir d'exemple) qui donnent une réponse plus ou moins correcte au lieu d'une réponse plus précise, sacrifiant la précision pour la rapidité, ce qui est plus important lorsqu'il s'agit de la quantité de composés de dépistage testé au tout début. De plus, puisque le criblage virtuel ne nécessite pas de composés réels, il est possible de tester un plus grand sous-ensemble de l'espace chimique auquel on a accès.
Plan de dépistage virtuel, extrait de « Un guide pratique de l'amarrage à grande échelle » par Bender et al.
Bien qu'il soit tentant de classer les molécules et de n'envoyer que les 5% supérieurs pour HTS, la réalité est que le travail ne fait que commencer. Parce que les calculs sont optimisés pour la vitesse, ils ne sont pas utilisés pour classer les molécules. De plus, les composés de criblage doivent être filtrés pour certaines interactions avec la cible, ce qui réduit encore la quantité de molécules à tester.
Criblage à haut débit : lecture diagonale
Après avoir sélectionné les composés de criblage à partir des résultats du criblage virtuel, la prochaine étape du pipeline est le criblage à haut débit. Si, à l'étape précédente, nous avons échantillonné l'espace chimique pour les molécules qui pourraient avoir une certaine activité, il est maintenant temps de les vérifier dans une variété d'essais de mesure d'activité, qui incluent, mais ne sont pas limités à :
TR-FRET, un test de fluorescence
ADP Hunter, qui donne un signal fluorescent proportionnel à la quantité d'ADP
Z'-Lyte, dans lequel les peptides donnent un signal, s'ils étaient protégés par une kinase
Tests de pNA, dans lesquels la p-nitroaniline de couleur jaune sert de mesure de l'activité ● ELISA, un test antigène-anticorps
Tous ces tests, et bien d'autres, sont utilisés par ChemDiv pour analyser les composés de dépistage et fournir les meilleurs résultats possibles.
Pourtant, tout comme le dépistage virtuel, HTS est conçu pour la vitesse, ce qui signifie qu'il y a des sacrifices en matière de précision. Les succès les plus prometteurs deviennent des pistes, à quel point on pourrait dire que, même si l'aiguille n'a pas été trouvée dans la botte de foin de l'espace chimique, quelque chose de suffisamment similaire l'a été.
Conclusion
Les composés de criblage passent par une variété de cribles pour minimiser les coûts tout en maximisant les avantages : de nos jours, le processus de criblage commence par le criblage virtuel, qui répond rapidement aux questions les plus fondamentales, mais avec une précision quelque peu faible. Après cela, les molécules les plus prometteuses passent par de nombreux tests, en fonction de la nature de leur cible. Cela nous permet de jeter efficacement les molécules qui ne démontrent pas l'activité souhaitée et de sélectionner les quelques-unes qui, si nous avons de la chance, finiront par devenir des médicaments sur les étagères des années plus tard.
