Optimisation en ligne des expériences réalisées à l'aide de biocapteurs dont le principe de détection est la résonance plasmonique de surface

Durant les deux dernières décennies, les biocapteurs utilisant la résonance plasmonique de surface (SPR) à des fins de détection se sont imposés comme une méthode de choix pour l'étude cinétique des interactions entre biomolécules. Ces biocapteurs sont reconnus pour leur fiabilité et leur robustesse lorsqu'utilisés pour identifier les constantes cinétiques qui régissent les interactions des molécules à l'étude. Afin d'intégrer cette technologie aussi tôt que possible dans le processus de découverte de nouveaux composés thérapeutiques, de nouveaux instruments SPR à haute vitesse de criblage ont été développés. Cependant la justesse des constantes cinétiques identifiées avec ces nouveaux instruments est faible comparativement aux biocapteurs SPR classiques. Avec ces derniers, une expérience cinétique traditionnelle implique l'immobilisation de l'une des deux molécules à la surface du biocapteur et l'injection de 5 à 10 échantillons de son partenaire biologique au dessus de la surface fonctionnalisée. Il a été prouvé que deux injections soigneusement choisies peuvent conduire à l'identification des constantes cinétiques de manière aussi fiable qu'en réalisant les 5 à 10 injections décrites précédemment. Fort de cette constatation, notre laboratoire a développé un algorithme basé sur une optimisation numérique sous contrainte et l'identification de paramètre pour choisir ces deux injections, et donc augmenter la vitesse de criblage des biocapteurs SPR. Afin de réduire les temps de criblage de large bibliothèques de composés, nous avons développé une méthode publiée en 2012 dans Journal of Molecular Recognition, qui améliore les performances de l'algorithme d'optimisation. Cette méthode est basée sur l'injection simultanée de deux composés sur une surface où leur partenaire biologique a été précédemment immobilisé. Le modèle cinétique proposé a été validé expérimentalement à l'aide d'un système biologique modèle très bien documenté dans la littérature. Ce système correspond aux interactions entre l'anhydrase carbonique (isozyme II) et plusieurs composés de faibles poids moléculaires. Une fois le modèle validé nous nous sommes intéressés à l'optimisation de cette méthode. L'algorithme d'optimisation mis en place se base sur une première injection non optimisée de chacun des composés pris séparément. Les constantes cinétiques calculées sont alors utilisées pour déterminer les injections optimales à réaliser en combinant les deux composés. La mise en œuvre expérimentale de cet algorithme nous a permis de réduire de façon significative le temps d'expérience et la consommation de matériels par un facteur supérieur à 2,6 et 3,3 respectivement. L'introduction de cette méthode a cependant soulevé des questionnements car des écarts de l'ordre de 17 % sur les paramètres cinétiques (lorsque comparés à ceux déterminés avec la méthode classique) avaient été observés. Bien qu'acceptables, ces déviations se trouvent être supérieures aux déviations rapportées pour deux expériences classiques entièrement indépendantes. Nous avons alors émis l'hypothèse que la source de ce biais résidait dans le fait que l'incrément de l'indice de réfraction des molécules de faible poids moléculaire, et par ricochet le signal SPR associé, peut varier grandement d'une molécule à l'autre. Ce phénomène ne pose aucun problème quand le mode expérimental classique est adopté avec des biocapteurs SPR puisqu'un seul composé est injecté. Cependant, pour éviter tous biais sur les constantes cinétiques déterminées lorsque deux composés sont injectés simultanément, le signal enregistré par l'instrument doit être analysé en pondérant la contribution de chacun des composés en fonction de l'incrément de l'indice de réfraction qui lui est propre. Partant de ce nouveau constat, nous avons construit un modèle qui décrit parfaitement les interactions. En effet, l'analyse de onze cas expérimentaux différents avec notre nouveau modèle a montré que les déviations sur les constantes cinétiques étaient inferieurs à 10 %, rejoignant ainsi les déviations observées entre expériences classiques indépendantes. Nos résultats sont résumés dans un manuscrit soumis au journal Analytical Biochemistry. Les algorithmes d'optimisation développés dans notre laboratoire se sont avérés très efficaces pour augmenter la vitesse de criblage des biocapteurs SPR: ils réduisent drastiquement le temps d'expérience et la consommation de matériel. Ces algorithmes sont construits pour des interactions décrites par un modèle cinétique simple (modèle de Langmuir). Cependant, ce modèle n'est pas applicable à toutes les interactions puisqu'il n'inclut pas une limitation potentielle des cinétiques biologiques par transfert de masse. Cette limitation a été rapportée maintes fois lorsque les cinétiques biologiques sont rapides. Ainsi, si un modèle simple est utilisé quand l'interaction est influencée par la limitation par transfert masse, les constantes cinétiques identifiées sont biaisées. Dans le cinquième chapitre de cette thèse, nous avons présenté une méthode visant à minimiser la durée des expériences menées avec les biocapteurs SPR tout en choisissant le modèle approprié qui décrit l'interaction. La méthode proposée évite la détermination de constantes cinétiques biaisées tout en minimisant la collecte de données inutiles. Nos résultats, soumis au Journal of Molecular Recognition démontrent que cet algorithme ne rallonge pas de façon significative le temps d'expérience lorsque comparé à l'algorithme d'optimisation initial basé sur un modèle cinétique simple uniquement.