Fonctions d'Intelligence Artificielle pour la Prédiction de la Polypharmacologie – POLYPHAI

PubChem et ChEMBL sont des dépôts publics qui fournissent des données expérimentales pouvant être utiles pour prédire le potentiel d'une molécule en polypharmacologie, un concept qui reflète sa capacité à interagir simultanément avec deux cibles ou plus. Ces bases de données ont été exploitées par l'intelligence artificielle (IA), à l'aide de techniques d'apprentissage automatique (AA) de pointe, pour créer des fonctions de notation spécifiques aux cibles qui prédisent les molécules pouvant interagir avec les cibles protéiques. Cependant, le développement de ces fonctions de notation efficaces est encore limité, en raison du temps et des ressources informatiques nécessaires à la récupération et au traitement des données, ainsi qu'à l'entraînement de modèles prédictifs adaptés à de vastes ensembles de données. Dans ce projet, nous visons, tout d'abord, à récupérer et à traiter de manière exhaustive les données expérimentales de toutes les protéines présentes dans PubChem/ChEMBL. Nous évaluerons ensuite divers choix de modélisation impliquant différentes méthodes d'encodage des structures moléculaires, des algorithmes d’AA (y compris l'apprentissage profond) et des stratégies d'optimisation de modèles pour développer nos modèles d’IA, à la fois des modèles de classification et de régression, spécifiques à chaque cible protéique disponible. Ce projet devrait permettre de prédire, avec précision, non seulement les molécules qui peuvent présenter une certaine bioactivité vis-à-vis d'une cible, mais aussi celles qui peuvent avoir des profils polypharmacologiques, afin d'anticiper leurs effets thérapeutiques et/ou d'éventuelles réactions indésirables. Nous offrirons également un service web convivial où nos fonctions de notation seront intégrées pour être utilisées par d'autres chercheurs, et nous validerons, dans des contextes prospectifs, les prédictions faites par nos modèles sur deux protéines kinases grâce à des essais in vitro.