Développement d'une approche informatique pour étudier les mécanismes des amyloses induites par des microbes – MICROIDOSIS

Les fibrilles amyloïdes sont liées à des maladies graves appelées « amyloses », notamment la maladie d'Alzheimer, le diabète de type II et des maladies cardiaques. Bien que certaines protéines impliquées dans la formation d’amyloïdes aient été caractérisées, les facteurs déclenchant leur accumulation dans le corps humain restent mal comprise. Au cours de la dernière décennie, un nombre croissant de cas d’amylose d’origine microbienne ont été décrits, mais le mécanisme sous-jacent de ce processus reste encore inconnu. Sur la base des connaissances existantes, nous émettons l’hypothèse que certaines protéines microbiennes peuvent déclencher la fibrillation amyloïde des protéines humaines via une co-agrégation axiale au sein des fibrilles amyloïdes. Notre objectif est de tester cette hypothèse. La difficulté des projets expérimentaux visant à prouver cette hypothèse consiste à l'identification de protéines candidates parmi les paires microbe-humain comme cibles pour une enquête plus approfondie. Ce défi peut être surmonté en développant des outils bioinformatiques capables de prédire la co-agrégation des protéines, suivi d’analyses à grande échelle des protéomes microbiens par rapport à celui de l’homme. Ici, en utilisant des méthodes basées sur la structure des amyloïdes et l'intelligence artificielle, nous visons à développer des outils capables de prédire la co-agrégation menant à une liste de meilleurs candidats. Cela ouvrira la voie à des tests expérimentaux ultérieurs. Le projet intègre plusieurs disciplines, notamment la biologie structurale et la science numérique et exploite les données « omics » pour relever un défi de santé à fort impact. Il fait émerger un nouveau concept et des méthodes accélérant la recherche dans les domaines des sciences de la vie et de la santé. Il s’inscrit dans les priorités stratégiques définies par l’État, comme l’intelligence artificielle et la recherche translationnelle sur les maladies rares.