Des scientifiques développent un nouveau modèle mathématique de la maladie d’Alzheimer

Des scientifiques développent un nouveau modèle mathématique de la maladie d’Alzheimer

Les scientifiques ont utilisé un modèle mathématique pour révéler comment les protéines toxiques se regroupent dans le cerveau au cours des premiers stades de la maladie d’Alzheimer.

Les chercheurs, de l’École de physique, d’ingénierie et de technologie de l’Université de York, affirment que la découverte pourrait avoir des implications importantes pour les traitements futurs.

L’étude a révélé qu’une classe majeure de protéines impliquées dans la maladie d’Alzheimer – appelées amyloïdes – se condense en objets qui ressemblent à des gouttelettes liquides, avant de former des grappes qui ont un impact sur l’activité cérébrale normale.

La maladie d’Alzheimer est la forme la plus courante de démence. Plus de 50 millions de personnes dans le monde sont atteintes de la maladie, et ce nombre devrait tripler d’ici 2050.

À l’échelle nanométrique, les protéines amyloïdes toxiques à l’intérieur du cerveau se regroupent environ 10 à 15 ans avant l’apparition des premiers symptômes, mais la manière précise dont elles le font n’est pas claire. En comprenant précisément comment les grappes de protéines se forment, les scientifiques pourraient être en bien meilleure position pour développer des traitements médicamenteux ciblés pour les bloquer.

Le Dr Steve Quinn, Alzheimer’s Research UK Fellow et chargé de cours en biophysique à l’Université de York, a déclaré : « Comprendre les voies moléculaires précises par lesquelles les amas amyloïdes se forment peut nous aider à concevoir de meilleurs médicaments anti-amas qui combattent la maladie d’Alzheimer au niveau stade le plus précoce possible.

“Nous avons réalisé que les mêmes méthodologies qui ont été utilisées précédemment pour comprendre la croissance de la soie produite chez les araignées pourraient également être appliquées à notre compréhension du regroupement amyloïde. Notre travail fournit maintenant un soutien théorique à la soi-disant hypothèse amyloïde et aide à expliquer les conditions dans lesquelles les clusters se forment.”

Pour l’étude, les scientifiques ont examiné deux variantes de la protéine amyloïde, qui sont toutes deux largement présentes dans la maladie. Les chercheurs ont découvert que les protéines peuvent initialement former des gouttelettes – ce que l’on appelle des condensats de séparation de phase liquide liquide – avant de former des grappes enrichies avec la version plus longue et plus toxique de la protéine.

On pense que les protéines amyloïdes sont une partie importante du système immunitaire, mais lorsqu’elles changent anormalement de forme, elles peuvent se regrouper en de puissantes structures biologiques. Ces structures peuvent interférer avec les activités cérébrales normales, par exemple en perçant des trous dans les cellules ou en influençant le comportement de biomolécules d’une importance vitale.

Le Dr Charley Schaefer, associé de recherche à l’Université de York et auteur principal de l’étude, a déclaré : « Les propriétés des grands amas préformés ont été étudiées en détail, mais jusqu’à présent, les détails au niveau moléculaire de leur assemblage à un stade précoce ont été difficiles à évaluer. »

Le Dr Quinn et le Dr Schaefer de l’équipe Physique de la vie appliquent des outils expérimentaux et théoriques pour essayer d’en savoir plus sur les interactions importantes impliquées dans la vie humaine et la maladie.

Le Dr Schaefer a ajouté : « Nous espérons que nos approches pourront également être appliquées pour comprendre les éléments constitutifs de nombreuses autres formes de démence, notamment la maladie de Parkinson et la maladie de Huntington.

L’idée que les protéines forment des gouttelettes de type liquide avant de s’assembler en grappes n’est peut-être pas unique à la maladie d’Alzheimer, et peut-être plus courante qu’on ne le pensait.”

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Université d’York. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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