Assemblage d’un jeu de données massif pour entraîner un prédicteur de petites molécules ciblant l’ARN

Chercheur principal : Jérôme Waldispühl
Thème : Intelligence artificielle (IA)/Santé
Concours : Programme d'intégration de la génomique - volet santé humaine
Statut : En cours
Début : 1er juill. 2021
Fin : 30 juin 2023
Budget : 360 000,00 $



Les acides ribonucléiques (ARNs) constituent une vaste classe, largement sous-exploitée, de cibles pharmaceutiques. Si nous estimons que jusqu'à 70% de notre génome code des ARNs, seulement une infime fraction des médicaments actuels cible ces molécules. Mais l’exploitation de cette ressource est une tâche ardue. Bien au-delà de la capacité des outils de simulation informatique classiques basés sur la physique, et traditionnellement utilisés pour identifier de nouveaux médicaments candidats. Les récents progrès des technologies d'apprentissage automatique offrent de nouvelles opportunités pour analyser ces données, toutefois ils nécessitent également une grande quantité d'informations pour les calibrer. Dans ce projet, nous utiliserons un logiciel de docking moléculaire et des protocoles expérimentaux massifs pour créer un jeu de données complet pour entraîner notre prédicteur de liaison à l'ARN de petites molécules. Le logiciel résultant sera validé et exploité avec notre partenaire Takeda Pharmaceutical.

  

Centre de génomique responsable :  Génome Québec

 

Utilisateur :

 Takahiko Taniguchi Takeda Pharmaceutical Company Limited