Présentation par Fodil Azzaz de son projet d’intégration de l’AFMB via un financement ERC Starting Grant

Résumé

Les protéines membranaires sont au cœur de nombreuses voies pathologiques, allant de l’intoxication aux cancers. L’obtention de modèles structuraux précis de ces cibles thérapeutiques est donc un enjeu majeur pour comprendre les mécanismes moléculaires des maladies et concevoir des traitements ciblés. Si les structures expérimentales et les prédictions par IA (ex : AlphaFold) constituent des avancées fondamentales, elles capturent souvent la protéine dans un état isolé, hors de son contexte membranaire natif. Elles ne tiennent pas compte des contraintes membranaires qui remodèlent activement le paysage conformationnel des protéines. Un effet que nous avons nommé la « dimension épigénétique de la structure protéique ». Pour relever ce défi, nous présentons une nouvelle approche computationnelle qui combine la simulation de dynamique moléculaire tout atome et des réseaux de neurones graphiques. Notre méthode utilise les structures prédites par la simulation de dynamique moléculaire pour enseigner à un modèle d’IA la relation fondamentale entre l’identité des lipides environnants et les déformations structurales qu’ils induisent sur la protéine. Le résultat est un outil capable de prédire la structure fonctionnelle et physiologique d’une protéine membranaire dans son environnement natif, offrant ainsi une avancée cruciale pour la conception d’antidotes.