Le chercheur élabore une méthode pour la prédiction de la structure protéine-protéine – Nigéria

Un chercheur nigérian, Muinat Zubair, a développé une méthode pour prédire la structure des protéines et les interactions protéine-protéine en utilisant une combinaison d'approches expérimentales et informatiques.

Zubair a fait cette découverte pendant son temps en tant qu'assistante à l'enseignement et à la recherche diplômée à la Tennessee Technological University, aux États-Unis, où elle a obtenu son MSC en chimie.

Parlant de son travail, elle a déclaré que ses recherches faisaient partie des efforts pour résoudre le problème de repliement des protéines qui tourmente les scientifiques depuis plus de 50 ans.

Zubair a déclaré: « J'ai utilisé un logiciel d'intelligence artificielle pour prédire les structures et l'interaction pleine longueur entre deux enzymes de mammifères. »

«Ces protéines font partie de la plus grande voie de protéine kinase activée par le mitogène (MAPK) qui est activée en réponse au stress cellulaire. Leur dysfonctionnement aggrave les symptômes de plusieurs maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique, pour mentionner quelques-unes», a-t-elle expliqué.

« Comprendre les structures de ces protéines et comment ils se lient et s'activent les uns les autres nous aideront à développer des cibles thérapeutiques pour gérer ces maladies et améliorer les résultats pour les patients et leurs familles », a-t-elle ajouté.

Selon elle, les maladies neurodégénératives deviennent rapidement une pandémie mondiale affectant des millions de personnes dans le monde.

«Le nombre ne fera qu'augmenter à mesure que la population des personnes âgées augmente dans le monde.

« La cinétique à l'état d'équilibre de ces protéines n'a jamais été étudiée. Supervisée par le Dr Xuanzhi Zhan, j'ai déterminé leurs paramètres apparents de Michaelis-Menten à travers des tests kinases et une quantification Western blot », a-t-elle expliqué.

«J'ai également prédit leur structure pleine longueur et leur interaction protéine-protéine en utilisant alphafold2 et alphafold-multitimer, deux logiciels émergents pour élucider la structure et le comportement des protéines et d'autres macromolécules.

« Avant cela, des études de diffraction des rayons X ont été utilisées pour résoudre uniquement la structure des domaines kinases de ces protéines. Nous savons également à partir de données de recherche antérieures que d'autres parties des enzymes contribuent à la liaison et à l'activation de la protéine, d'où la nécessité de prédire l'ensemble de la structure », a ajouté Zubair.

Elle a déclaré que les résultats de cette expérience ont été validés à l'aide d'autres logiciels de calcul.

Expliquant le processus, elle a déclaré: «J'ai utilisé la dynamique moléculaire pour tester et valider la stabilité des protéines et également effectué l'analyse du frustromètre des protéines, la cartographie des contacts et d'autres évaluations sur l'interface entre les protéines amarrées. Les structures protéiques sont restées stables dans des conditions physiologiques simulées.

«Outre les données cinétiques pionnières sur le MAPK, les méthodes de calcul que j'ai utilisées peuvent être appliquées à l'étude d'autres protéines. Cependant, la plupart des travaux de calcul doivent être validés par des expériences de laboratoire humides. C'est la prochaine étape du projet: la mutagenèse dirigée et l'étude des deux autres isoformes de l'enzyme pour valider nos résultats.»

Zubair, qui est d'Iganna dans l'État d'Oyo, au Nigéria, a grandi à Ibadan. Elle a obtenu son premier diplôme en biochimie de l'Université de technologie de Ladoke Akintola (Lautech), Nigeria.

Elle est actuellement doctorante du très sélectif Purdue University Interdisciplinary Life Science (Pulse), et a reçu la bourse Lynn hautement compétitive et prestigieuse envers son doctorat.

« J'espère continuer à travailler dans la santé humaine, en particulier dans les maladies neurodégénératives. Je trouve tellement d'épanouissement en sachant que je pourrais potentiellement découvrir une cible médicamenteuse ou aider à mieux comprendre une maladie », a ajouté Zubair.


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