A strategy based on AI and interactomics to bolster preparedness against emerging viruses.
L'émergence régulière de nouveaux pathogènes viraux représente un risque croissant pour la santé publique mondiale. Ce projet de thèse vise à développer une approche innovante combinant des techniques de criblage à haut débit d'interactions protéine-protéine (PPIs) et des méthodes d'intelligence artificielle (IA) pour accélérer l'identification de cibles thérapeutiques potentielles et de peptides inhibiteurs contre les virus émergents.
En exploitant les avancées récentes dans les modèles de langage pour protéines (pLM) et génomes (gLM), ainsi que les prédictions de structure d'AlphaFold, il sera possible de rapidement modéliser les fonctions, interactions et structures des protéines virales dès la disponibilité de la séquence génomique, avant même de disposer d'un modèle de culture.
Le projet utilisera les virus Influenza A comme modèle pour mettre au point et valider cette approche, en se concentrant à la fois sur les souches humaines circulantes et les souches zoonotiques à haut risque pandémique. Les principales étapes comprennent : 1) le criblage des PPIs virales et virus-hôte par une approche d'intercation entre fragments, 2) l'identification de peptides inhibiteurs dominants négatifs (DNP) ciblant ces interfaces, 3) la modélisation in silico des complexes DNP-protéine, 4) l'analyse des fonctions et redondances virales par pLM et gLM afin d'être en mesure de sélectionner informatiquement les sous-unités virales à déstabiliser pour interrompre le cycle viral de la manière la plus efficace possible.
Les résultats attendus incluent l'identification des PPIs critiques pour la réplication virale, la validation de DNP inhibiteurs, la mise en place d'un pipeline de découverte rapide d'antiviraux contre les menaces émergentes, et des connaissances approfondies sur les mécanismes d'adaptation des virus grippaux humains et zoonotiques.
Le projet s'étendra sur 3 ans, avec une première année dédiée au criblage des PPIs et à la préparation des bibliothèques de DNP, une deuxième année axée sur les tests d'inhibition et la modélisation, et une troisième année consacrée à l'optimisation et à la validation cellulaire.