Le BIRL est le laboratoire de recherche en bio-informatique de Sup’Biotech, qui développe des plateformes in silico de chimie informatique et de modélisation moléculaire pour la recherche de petites molécules d’intérêt thérapeutique.

Le laboratoire est particulièrement intéressé au développement de techniques d’analyse multifonctionnelles des relations structures-activités pour les familles de protéines thérapeutiques.

La décomposition structurale des complexes ligands-protéines permet de concevoir par exemple de nouvelles molécules antipaludiques à partir de médicaments anticancéreux.

Le second axe de recherche du BIRL est de développer des modèles qualitatifs de la régulation des signaux cellulaires pour la recherche de synergies dans les combinaisons de molécules thérapeutique ou la lutte contre les phénomènes de résistance aux médicaments.

Le développement de ces plateformes in silico a pour but de promouvoir la synergie entre le savoir-faire industriel et le développement d’outils technologiques spécifiques à la recherche académique.

Projets de recherche

1. Synergies des cibles thérapeutiques : nouvelles pistes pour lutter contre le paludisme ?

Dir. : JY Trosset

Les informations structurales des cibles thérapeutiques contenu dans la Protein Data Bank (PDB) permet de dévoiler la synergie d’action thérapeutique de ces protéines pour une classe donnée de molécule. Les superpositions locales des sites actifs de protéines permettent de transférer l’information de leur ligands d’une protéine à l’autre et de mettre au point des molécules à double action à partir de fragments de molécules connus. Ce travail est effectué en collaboration avec la société Medit SA à travers l’élaboration d’une plateforme de chimie-protéomique qui associe les protéines de la base de données PDB avec les ligands de la base de données PubChem du NIH. L’application de ces méthodes informatique a permis de mettre au point des inhibiteurs de la croissance du parasite plasmodium falciparum dans les globules rouges en collaboration avec l’Université Paris Sud.

2. Modèle de Régulation du Métabolisme.

Dir. : JY Trosset

Les cellules cancéreuses et toutes cellules hautement prolifératives comme les parasites, les bactéries ou les levures, subissent une adaptation de leur métabolisme pour supporter un taux de croissance élevé. La modélisation de la régulation des états métaboliques permet d’étudier l’action qualitative des modulateurs chimiques externes (facteurs de croissance, médicaments nutriment ou métabolites). Ces modèles permettent de mettre en évidence les combinaisons de cibles thérapeutiques ou de trouver de nouvelles approches pour lutter contre la résistance aux médicaments.

3. Etude des systèmes dynamiques associés aux réseaux métaboliques.

Dir. : O Arkoun

Mathématicienne de formation et chercheur associé à l’Université de Rouen, Dr. O. Arkoun a rejoint le laboratoire BIRL en Décembre 2015. Elle est spécialisée dans les techniques d’auto-régression, c’est-à-dire l’adéquation d’un jeu de données avec lui-même, soit à des temps différents (ex : analyse temporelle des courbes financières) soit à des échelles de précision différentes (ex : analyse multi-échelles). Le projet de recherche du Dr. Arkoun au sein du BIRL consiste à appliquer ces techniques dans le cas du métabolisme pour établir une auto-régression du modèle métabolique (contenant tous les métabolites) sur un modèle apparent du métabolisme de la cellule étudiée (levure, bactérie).

4. Modélisation moléculaire des enzymes pour la production de biocarburants.

Dir. : A Ismaïl

Expert en modélisation moléculaire, A. Ismaïl applique cette technologie pour l’optimisation des cascades enzymatiques des organismes utilisables dans les processus de bioproduction de bio-carburant de 3e génération. Ces approches utilisent les processus métaboliques des organismes pour transformer le carbone provenant des sources environnementales en hydrocarbures. A l’échelle moléculaire, cette transformation est réalisée par des enzymes qui effectuent des réactions chimiques spécifiques et souvent difficiles avec un apport d’énergie modeste. L’optimisation génétique concerne la modification rationnelle des protéines de la photosynthèse et biosynthèse de lipides.

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