Intelligence artificielle pour le criblage virtuel et la découverte de médicaments : Approche intégrée d’Apprentissage Automatique et Densité Electronique Atomique – ScoreDockPolariz

Les méthodes de criblage virtuel sont essentielles pour présélectionner des molécules pour des cibles pharmacologiques parmi des millions de composés. Les méthodes de docking/scoring basées sur la structure visent à sélectionner les meilleurs ligands potentiels pour les essais in vitro. Prédire les vrais ligands en termes de pose et classement reste un défi majeur.
Pour résoudre ces problèmes, l'objectif principal de notre projet est de développer de nouvelles fonctions de score empiriques précises, reposant sur des termes basés sur la physique. L'approche combinera des descripteurs chimiquement réalistes des distributions de charge en interaction et des méthodes avancées d'apprentissage automatique.
Les librairies d'atomes multipolaires, comparées aux approches de chimie quantique, permettent une reconstruction rapide des densités électroniques moléculaires. De plus, nous avons développé un outil efficace pour polariser la densité électronique transférée. Les énergies électrostatiques, d'induction, de van der Waals, d'entropie et de solvant seront modélisées avec précision dans le processus d'apprentissage automatique. L'outil original, conçu par des méthodes d'intelligence artificielle sera implémenté et automatisé dans notre logiciel MoProViewer.
La méthodologie sera appliquée sur une cible anticancéreuse prometteuse sur laquelle nous avons une forte expertise. Cette cible peut être inhibée à la fois pour son action enzymatique et pour sa liaison à un partenaire protéique (PPI) afin d'affecter la prolifération cellulaire. Le criblage in vitro sera appliqué sur le site catalytique et PPI pour valider les prédictions in silico et identifier de nouvelles petites molécules intéressantes. Le criblage in silico sera effectué à l'aide de chimiothèques ciblées pour les PPI ou les inhibiteurs enzymatiques. Les molécules les plus prometteuses seront caractérisées par des études biophysiques, biochimiques et structurales.