Arrimage moléculaire de nouvelle génération tirant avantage de technologies d’intelligence artificielle pour comprendre de vastes ensembles de données sur la liaison aux ligands

Chercheur principal : Rafaël Najmanovich
Thème : Santé
Concours : Concours 2017 en bio-informatique et en génématique
Statut : En cours
Début : 1er oct. 2018
Fin : 30 sept. 2021
Budget : 500 000,00 $



Dans la nature, rien n’existe de façon isolée, de la plus petite molécule aux plus gros arbres ou animaux. Tout est en interaction. Rafaël Najmanovich, de l’Université de Montréal, se préoccupe des plus petites molécules, particulièrement des interactions entre les petites molécules et les protéines qui gouvernent l’essentiel du métabolisme et de la signalisation cellulaire. Il veut comprendre la « reconnaissance moléculaire » qui se produit entre ces petites molécules et les protéines, afin de mieux saisir les processus biologiques visant à mettre au point de nouveaux médicaments.

 

Les ligands (généralement, de petites molécules) se lient aux protéines, dans des cavités à leur surface. La prédiction de ces interactions se fait au moyen de simulations d’arrimage. De nos jours, les méthodes d’arrimage sont largement utilisées et acceptées, mais n’ont pas encore atteint le niveau de réalisme, de rapidité et de précision requis pour réaliser leur plein potentiel en vue de concevoir des médicaments. Le laboratoire de M. Najmanovich a déjà mis au point FlexAID (pour Flexible Artificial Intelligence Docking), une technique d’arrimage flexible fondée sur l’intelligence artificielle qui surpasse les méthodes d’arrimage largement utilisées. Il met actuellement au point un logiciel d’arrimage de nouvelle génération qui augmentera la précision biologique, grâce à laquelle les chercheurs pourront modéliser des processus d’arrimage, accélérer les simulations pour le classement des petites molécules et se concentrer sur des familles de protéines particulières qui sont importantes pour la conception de médicaments.

 

Les méthodes d’arrimage en cours de création seront à la base d’un logiciel ouvert qui permettra de comprendre, sur le plan structural, la découverte de médicaments, et d’améliorer la compréhension de la reconnaissance moléculaire. Ce projet contribuera aussi à faire progresser la recherche pharmaceutique de façon à ce que les Canadiens en tirent des bienfaits sociaux et économiques.

 

Centre de génomique responsable : Génome Québec