Nucleotide Complementarity Features in the Design of Effective Artificial miRNAs
L'importance du miARN dans la régulation des gènes a bien été établie. Cependant, le mécanisme précis du processus de reconnaissance des cibles n'est toujours pas complètement compris. Parmi les facteurs connus, la complémentarité en nucléotides, l'accessibilité des sites cibles, la concentration en espèces d'ARN et la coopérativité des sites ont été jugées importantes. En utilisant ces règles connues, nous avons précédemment conçu des miARN artificiels qui inhibent la croissance des cellules cancéreuses en réprimant l'expression de plusieurs gènes. De telles séquences guides ont été délivrées dans les cellules sous forme de shARN.  Le VIH étant un virus à ARN, nous avons conçu et testé des ARN guides qui inhibent sa réplication en ciblant directement le génome viral et les facteurs cellulaires nécessaires au virus dans le cadre de mon premier projet. En utilisant une version mise à jour du programme de conception, mirBooking, nous devenons capables de prédire l'effet de concentration des espèces à ARN avec plus de précision. Les séquences guides conçues fournissaient aux cellules une résistance efficace à l'infection virale, égale ou meilleure que celles ciblant directement le génome viral par une complémentarité quasi-parfaite. Cependant, les niveaux de répression des facteurs viraux et cellulaires ne pouvaient pas être prédits avec précision. Afin de mieux comprendre les règles de reconnaissance des cibles miARN, les règles de couplage des bases au-delà du « seed » ont été approfondies dans mon deuxième projet. En concevant des séquences guides correspondant partiellement à la cible et en analysant le schéma de répression, nous avons établi un modèle unificateur de reconnaissance de cible par miARN via la protéine Ago2. Il montre qu'une fois que le « seed » est appariée avec l'ARN cible, la formation d'un duplex d'ARN est interrompue au niveau de la partie centrale du brin guide mais reprend plus loin en aval de la partie centrale en suivant un ordre distinct. L'implémentation des règles découvertes dans un programme informatique, MicroAlign, a permis d'améliorer la conception de miARN artificiels efficaces.  Dans cette étude, nous avons non seulement confirmé la contribution des nucléotides non-germes à l'efficacité des miARN, mais également défini de manière quantitative la manière dont ils fonctionnent. Le point de vue actuellement répandu selon lequel les miARN peuvent cibler efficacement tous les gènes de manière égale, avec uniquement des correspondances de semences, peut nécessiter un réexamen
miARN Ago2 VIH Répression miARN artificiel Multi-ciblage Reconnaissance des cibles Complémentarité des nucléotides Seed