L’IRIC est au cœur de la lutte contre la COVID-19

Décrypter le virus «in silicio»

Professeur à la Faculté de médecine de l'Université de Montréal et chercheur principal à l’unité de recherche en biologie des systèmes et biologie synthétique de l’IRIC, Michael Tyers a obtenu un peu plus d’un million de dollars de Génome Québec pour donner aux chercheuses et chercheurs engagés dans la course contre la COVID-19 les moyens de mettre au point de «nouveaux médicaments antiviraux basés sur une compréhension rationnelle de la façon dont le virus interagit avec les cellules hôtes humaines». Il s’agit en somme de décrypter le virus in silicio, c’est-à-dire avec les outils de la génomique et de la bio-informatique.

Michael Tyers s’est associé à la chimiste Anne Marinier, directrice de l’Unité de découverte de médicaments de l’IRIC, et à l’informaticien Yoshua Bengio, professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’UdeM et fondateur de Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle. L’équipe utilise l'intelligence artificielle (IA) pour désigner des inhibiteurs chimiques capables de s’attaquer au virus. Quant à la chimie médicinale, elle sert à synthétiser et tester les inhibiteurs du virus. En plus de révéler des inhibiteurs qui pourraient ultimement progresser vers une utilisation en clinique, ces travaux «établiront une nouvelle approche guidée par l'IA pour élaborer des médicaments contre de nombreuses maladies».

L’ARN du virus

Pour concevoir de nouveaux traitements qui visent la cause de la maladie et pas uniquement ses symptômes, il faut bien connaître le virus qui en est à l’origine; dans le cas de la COVID-19, c'est un virus à ARN, c’est-à-dire que le génome du virus est encodé par de l’ARN et non de l’ADN. Or «des lacunes subsistent en ce qui concerne nos connaissances sur la base moléculaire de la stabilité physique et de la transmissibilité de ce virus ainsi que sur la base moléculaire et immunologique de la pathogenèse de la maladie chez l'homme», écrit François Major dans le résumé de sa recherche.

Le professeur du Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l’UdeM propose d’établir un «protocole de modélisation moléculaire pour rapidement produire des données structurales de virus à ARN». Il utilise les outils de la bio-informatique pour repérer des agents thérapeutiques qui pourraient empêcher la réplication du SRAS-CoV-2 en ciblant certains éléments structuraux des ARN importants pour leur réplication. «Notre étude fournira un protocole pour produire des données structurelles qui pourra s’appliquer à n’importe quel virus à ARN. En plus de permettre l’identification de nouvelles cibles thérapeutiques pour de futures études in vitro et in vivo du SRAS-CoV-2 et d’autres virus à ARN, les résultats des travaux seront utilisés pour tester rapidement si des médicaments déjà sur le marché pourraient enrayer la réplication virale», peut-on lire.

Vive l’algorithme libre!

Le bio-informaticien Albert Feghaly et l’immunologiste Maude Dumont-Lagacé, de l’IRIC, se sont joints à une équipe de l’Université Harvard, formée de Tariq Daouda et d'Alexandra-Chloé Villani, pour mettre à la disposition de la communauté scientifique internationale un outil capable de «stimuler la désignation des cibles pour les conceptions de vaccins à base de peptides». En permettant aux chercheurs du monde entier d’accéder aux algorithmes développés par l’équipe, au moyen d’un portail gratuit, les chercheurs souhaitent «réduire de façon marquée le nombre de cibles à tester afin d'accroître la vitesse de mise au point de nouveaux vaccins». Il s’agit de s’attaquer aux points faibles du SRAS-CoV-2, une approche que Tariq Daouda a explorée dans sa thèse à l’IRIC. L’équipe a choisi de partager ses résultats sans attendre la révision par les pairs, une tendance qui s’est accentuée au cours de la pandémie et qui vise à accélérer l’échange d’information pour trouver des solutions rapides aux problèmes causés par la pandémie.

Diminuer la mortalité grâce aux biais

L’équipe de Michel Bouvier, notamment l’étudiant de doctorat Samuel Mailhot-Larouche en collaboration avec Madeleine Héroux et Billy Breton, mène actuellement une série d’expériences in vitro sur des molécules ayant un «biais de signalisation» qui permettrait à la fois de réduire l’entrée virale dans les cellules de l’hôte ciblées par le SRAS-CoV-2 et de diminuer les évènements de signalisation menant au syndrome de détresse respiratoire aigüe associé à la COVID-19. «L’approche tire avantage du concept de “signalisation biaisée” que nous avons mis en lumière il y a une vingtaine d’années et qui veut que certaines molécules agissent de façon apparemment contradictoire sur une même cible thérapeutique en activant certaines de ses composantes tout en en inhibant d’autres», indique le chercheur.

Dans le cas de la COVID-19, deux composantes appartenant au système «angiotensine» sont considérées par cette approche. Tout d’abord l’enzyme de conversion de l’angiotensine II (AT2), mieux connue par son abréviation anglaise ACE2, qui est la porte d’entrée qu’utilise le virus pour infecter les cellules, et ensuite le récepteur de type 1 de l’AT2 (AT1R) qui, lorsqu’il est activé, contribue au développement du syndrome de détresse respiratoire aigüe provoqué par le virus. Ces deux protéines se trouvent à la surface des poumons, lieu important de l’infection. L’équipe a mis au jour des molécules qui, tout en bloquant les effets négatifs de l’activation de ce récepteur, activent une de ses fonctions qui est d’entraîner la disparition de l’ACE2 de la surface des cellules. Ce faisant, ces molécules pourraient diminuer le nombre de portes d’entrée du virus et réduire l’infection et en même temps, indépendamment, prévenir les évènements menant au syndrome de détresse respiratoire aigüe causé par les cellules qui seraient malgré tout infectées.

Bien qu’on soit encore loin d’une application clinique, les résultats sont assez encourageants pour qu’on envisage d’entreprendre l’expérience sur des cellules humaines infectées.