Que se passe-t-il exactement lorsque le virus corona SARS-CoV-2 infecte une cellule ? Dans un article publié dans La nature , une équipe de l'Université technique de Munich (TUM) et de l'Institut Max Planck de biochimie brosse un tableau complet du processus d'infection virale. Pour la première fois, l'interaction entre le coronavirus et une cellule est documentée à cinq niveaux protéomiques distincts lors d'une infection virale. Ces connaissances permettront de mieux comprendre le virus et de trouver des points de départ potentiels pour les thérapies.

Lorsqu'un virus pénètre dans une cellule, les molécules de protéines virales et cellulaires commencent à interagir. La réplication du virus et la réaction des cellules sont le résultat de cascades complexes de signalisation protéique. Une équipe dirigée par Andreas Pichlmair, Professeur d'Immunopathologie des Infections Virales à l'Institut de Virologie de TUM, et Matthias Mann, Chef du Département de Protéomique et Transduction de Signal à l'Institut Max Planck de Biochimie, a systématiquement enregistré comment les cellules pulmonaires humaines réagissent aux protéines individuelles du pathogène COVID-19 SARS-CoV-2 et du coronavirus du SRAS, ce dernier étant connu depuis un certain temps.

Une carte d'interaction détaillée

À cette fin, plus de 1200 échantillons ont été analysés à l'aide de techniques de spectrométrie de masse de pointe et de méthodes bioinformatiques avancées. Le résultat est un ensemble de données librement accessible qui fournit des informations sur les protéines cellulaires auxquelles les protéines virales se lient et les effets de ces interactions sur la cellule. Au total, 1484 interactions entre les protéines virales et les protéines cellulaires humaines ont été découvertes. « Si nous n'avions regardé que les protéines, cependant, nous aurions manqué des informations importantes, " explique Andreas Pichlmair. " Une base de données qui n'inclurait que le protéome serait comme une carte ne contenant que les noms de lieux mais pas de routes ni de rivières. Si vous connaissiez les connexions entre les points sur cette carte, vous pourriez obtenir des informations beaucoup plus utiles."

Selon Pichlmair, les contreparties importantes du réseau de voies de circulation sur une carte sont des modifications de protéines appelées phosphorylation et ubiquitination. Les deux sont des processus dans lesquels d'autres molécules sont attachées à des protéines, modifiant ainsi leurs fonctions. Dans une liste de protéines, ces changements ne sont pas mesurés, de sorte qu'il n'y a aucun moyen de savoir si les protéines sont actives ou inactives, par exemple. « Grâce à nos enquêtes, nous attribuons systématiquement des fonctions aux composants individuels de l'agent pathogène, en plus des molécules cellulaires éteintes par le virus, " explique Pichlmair. " Il n'y a pas eu de cartographie comparable pour le SARS-CoV-2 jusqu'à présent, " ajoute Matthias Mann. " Dans un sens, nous avons examiné de près cinq dimensions du virus lors d'une infection :ses propres protéines actives et ses effets sur le protéome de l'hôte, ubiquitinome, phosphoprotéome et transcriptome."

Aperçu du fonctionnement du virus

Entre autres, la base de données peut également servir d'outil pour trouver de nouveaux médicaments. En analysant les interactions et modifications des protéines, les points chauds de vulnérabilité du SARS-CoV-2 peuvent être identifiés. Ces protéines se lient à des partenaires particulièrement importants dans les cellules et pourraient servir de points de départ potentiels pour des thérapies. Par exemple, les scientifiques ont conclu que certains composés inhiberaient la croissance du SARS-CoV-2. Parmi eux, certains dont la fonction antivirale est connue, mais aussi certains composés dont l'efficacité contre le SARS-CoV-2 n'a pas encore été étudiée. D'autres études sont nécessaires pour déterminer s'ils montrent une efficacité en utilisation clinique contre le COVID-19.

"Actuellement, nous travaillons sur de nouveaux candidats médicaments anti COVID-19, que nous avons pu identifier grâce à nos analyses, " explique Andreas Pichlmair. " Nous développons également un système de notation pour l'identification automatisée des hotspots. Je suis convaincu que des ensembles de données détaillés et des méthodes d'analyse avancées nous permettront à l'avenir de développer des médicaments efficaces de manière plus ciblée et de limiter à l'avance les effets secondaires."