Évaluation de la sélectivité fonctionnelle d’un ligand

Publié le 4 mai 2012 (révisé le 13 juillet 2012)

La sélectivité fonctionnelle d’un ligand

L’inte­rac­tion d’un ligand avec un récep­teur est l’un des fon­de­ments de la phar­ma­co­lo­gie. De l’étude de cette inte­rac­tion, dif­fé­rents para­mè­tres comme la capa­cité d’un ligand à lier (son affi­nité) et acti­ver (son effi­ca­cité) un récep­teur ont émergé, puis permis d’évaluer et carac­té­ri­ser les répon­ses bio­lo­gi­ques qui en décou­lent.

Il est bien connu qu’un ligand peut ini­tier plus d’une cas­cade de signa­li­sa­tion par l’acti­va­tion d’un même récep­teur. Par contre, ce qui est moins bien connu, c’est la capa­cité d’un ligand à acti­ver pré­fé­ren­tiel­le­ment une cas­cade de signa­li­sa­tion plutôt qu’une autre, un phé­no­mène main­te­nant connu sous le nom de sélec­ti­vité fonc­tion­nelle d’un ligand. Par exem­ple, un ligand peut acti­ver peu effi­ca­ce­ment une voie de signa­li­sa­tion A et très effi­ca­ce­ment une voie de signa­li­sa­tion B. Toujours via le même récep­teur, un autre ligand peut, au contraire, acti­ver très effi­ca­ce­ment la voie de signa­li­sa­tion A et très effi­ca­ce­ment la voie de signa­li­sa­tion B. Il est pos­si­ble de détec­ter faci­le­ment ce phé­no­mène lors­que la dif­fé­rence dans l’acti­va­tion des voies de signa­li­sa­tion est très pro­non­cée pour les dif­fé­rents ligands. Par contre, dans les cas où les dif­fé­ren­ces sont plus sub­ti­les, il devient dif­fi­cile d’iden­ti­fier clai­re­ment une sélec­ti­vité fonc­tion­nelle. Toutefois, il est impor­tant de com­pren­dre la sélec­ti­vité fonc­tion­nelle puisqu’elle pour­rait, entre autres, per­met­tre la créa­tion de ligands maxi­mi­sant l’effet voulu au détri­ment des effets secondai­res. On peut faci­le­ment ima­gi­ner l’impor­tance de ce phé­no­mène pour le déve­lop­pe­ment d’un médi­ca­ment que l’on veut, par exem­ple, le plus spé­ci­fi­que pos­si­ble. Dans le but d’iden­ti­fier effi­ca­ce­ment la sélec­ti­vité fonc­tion­nelle de dif­fé­rents ligands sur un récep­teur et de faci­li­ter l’échange et la com­pré­hen­sion des don­nées parmi dif­fé­rents grou­pes de recher­che, le groupe de Robert J. Leftkowitz pro­pose une appro­che repo­sant sur le modèle opé­ra­tion­nel [1] qui a la pro­priété de mettre en rela­tion la réponse, la capa­cité à géné­rer une réponse et l’occu­pa­tion du récep­teur [2].

Utilisation du modèle opérationnel pour la sélectivité fonctionnelle

Dans le modèle opé­ra­tion­nel la réponse (E) est dépen­dante de la réponse maxi­male (Em), de la concen­tra­tion d’ago­niste ([A]), de la cons­tante de dis­so­cia­tion (Kd) et de la cons­tante de trans­duc­tion (τ). L’équation est la sui­vante :


frac{E}{E_m} = frac{tau [A]}{tau [A] + ([A] + K_D)}

La figure ci-bas montre la repré­sen­ta­tion gra­phi­que de cette équation. Il est à noter que le maxi­mum atteint par la courbe est rare­ment près de Em, sauf quand τ est très grand.

Dans la défi­ni­tion de ce modèle, la cons­tante τ repré­sente l’inverse de la frac­tion de récep­teurs occu­pés lors de l’obten­tion de 50 % de la réponse maxi­male Em. Donc, si τ =1, tous les récep­teurs sont occu­pés à 50 de la réponse maxi­male. Si τ = 10, ce n’est que 10 % des récep­teurs qui sont occu­pés. Pour une même voie de signa­li­sa­tion, τ est direc­te­ment pro­por­tion­nel à l’effi­ca­cité du ligand à géné­rer une signa­li­sa­tion (voir l’arti­cle du groupe de Lefkowitz pour des pré­ci­sions). De ce fait, le rap­port du τ d’un ligand sur celui du ligand de réfé­rence donne une mesure de l’effi­ca­cité du ligand pour une voie de signa­li­sa­tion (σ).


sigma_{lig} = logleft(frac{tau_{lig}}{tau_{ref}}right)

À partir de cette infor­ma­tion, il est pos­si­ble de cal­cu­ler le biais d’un ligand (β) d’une voie de signa­li­sa­tion par rap­port à une autre voie de signa­li­sa­tion (voir l’équation ci-bas).


beta = frac{sigma_{voie1} - sigma_{voie2}}{sqrt{2}}

Comment calculer τ ?

Puisque toutes les varia­bles per­met­tant de cal­cu­ler le biais d’un ligand dépen­dent de τ, il est impor­tant de savoir l’évaluer. Pour ce faire, il suffit tout sim­ple­ment d’uti­li­ser un logi­ciel per­met­tant d’effec­tuer des régres­sions non-linéai­res en ayant sous la main les don­nées néces­sai­res à l’obten­tion d’une courbe concen­tra­tion-réponse et le Kd de chacun des ligands.

Par exem­ple, avec le logi­ciel Graphpad Prism 5, il suffit d’entrer la concen­tra­tion dans la pre­mière colonne et E/Em de chacun des ligands dans les colon­nes sui­van­tes (Em étant la réponse maxi­male de l’ago­niste de réfé­rence). Au dessus de cha­cune des colon­nes E/Em (dans espace pour le titre), vous devez également entrer le Kd de chacun des ligands. Vous devez ensuite effec­tuer une régres­sion non-linéaire en uti­li­sant l’équation sui­vante :

Y=T * x/(T * x + (x + Kd))

Ensuite, sous l’onglet « Default Constraints », ajus­tez le Kd à « Data set cons­tant (=column title) ». Suite à la régres­sion, vous obtien­drez la valeur de τ accom­pa­gnée de don­nées sta­tis­ti­ques per­met­tant de juger de sa vali­dité. Vous pouvez télé­char­ger un docu­ment modèle ci-des­sous.

Zip - 49.2 ko
Document Prism

Afin de véri­fier si vos para­mè­tres sont adé­quats, vous pouvez uti­li­ser les don­nées pré­sen­tées dans l’arti­cle du groupe de Lefkowitz, tous les éléments néces­sai­res aux cal­culs y sont pré­sen­tés.

Notez que l’équation per­met­tant de cal­cu­ler τ pré­sen­tée ici n’est vala­ble que lorsqu’on assume une cons­tante de Hill égale à 1. Il est pos­si­ble de tenir compte de cette varia­ble dans les cal­culs, pour plus de détails vous pouvez consul­ter l’arti­cle de Tschammer et al (2011) [3]. La for­mule est la sui­vante, où n est la cons­tante de Hill :


frac{E}{E_m} = frac{tau^n [A]^n}{tau^n [A]^n + ([A]^n + K_D)}

Notes

[1Black JW et Leff P. 1983. Operational models of pharmacological agonism. Proc R Soc Lond B Biol Sci 220:141–162.

[2Sudarshan Rajagopal, Seungkirl Ahn, David H. Rominger, William Gowen-MacDonald, Christopher M. Lam, Scott M. DeWire, Jonathan D. Violin, et Robert J. Lefkowitz. 2011. Quantifying Ligand Bias at Seven-Transmembrane Receptors. Mol Pharmacol 80:367-377.

[3Nuska Tschammer, Stefan Bollinger, Terry Kenakin et Peter Gmeiner. 2011. Histidine 6.55 Is a Major Determinant of Ligand-Biased Signaling in Dopamine D2L Receptor. Molecular Pharmacology 79 : 575-585.

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