Vers une cartographie haute résolution des interactions protéiques à l’échelle du génome.

MAPPING propose de développer algorithmes et modèles qui vont permettre d'étudier les interactions entre protéines et prédire la formation de structures complexes qui auront des applications dans le domaine de la médecine. Les nouvelles approches mathématiques, informatiques et biophysiques qui ont été explorées dans ce projet aident à mieux comprendre les divers types d'interactions entre protéines. Les interactions protéine-protéine sont au coeur des processus moléculaires qui constituent la vie. Elles sont souvent responsables de dysfonctionnements préjudiciables à la santé humaine. Le projet a fourni des résultats fondamentaux qui permettront, à terme, de développer de nouvelles technologies de diagnostics et de nouveaux protocoles thérapeutiques qui participeront à l'amélioration de la santé des citoyens. Le projet réunit quatre équipes spécialisées sur les interactions entre protéines et sur l'étude expérimentale de ces interactions ; l'extraction d'information pertinente de données d’évolution, et le développement d'algorithmes décrivant l'amarrage de protéines. Plusieurs méthodes de détection de sites d’interaction, d’étude de l’architecture dynamique d’une protéine par calcul des modes de vibration, de docking pour l’analyse de l’espace des interactions protéines-protéines « vraies » mais aussi « fausses », d'estimation de l'affinité d'interaction à l'aide des modèles gros-grains et d'un champ de force approprié, d'estimation de l'affinité d'interaction à l'aide de modèles basés sur la mécanique quantique combinés par apprentissage automatique avec des informations géometriques sur la distribution des contactes atomiques, de fonctions de score pour la sélection de conformations de docking, d’analyse de coévolution entre protéines virales à l’échelle de génomes entiers, ont été développés au cours des quatre années d’activité du consortium et de nombreux et nouveaux outils d’analyse ont été et seront bientôt librement accessibles à la communauté scientifique, à travers des serveurs web et bases de données web spécifiques. Elles devraient intéresser biotechnologistes, pharmacologistes et médecins et pourront notamment être transférées à des partenaires industriels pour accélérer la Recherche et le Développement et minimiser les coûts, augmentant ainsi leur compétitivité industrielle.