Méthodes inspirées de la robotique pour l’aide à la conception de protéines

Robotics-inspired methods to enhance protein design

• Auteur / Autrice : Laurent Denarie
• Direction : Thierry Siméon, Juan Cortés
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Intelligence Artificielle
• Date : Soutenance le 12/04/2017
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes (Toulouse ; 1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Rachid Alami
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Siméon, Juan Cortés, Stéphane Redon
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Marilena Venditelli, Charles Robert

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Robotique

Bioinformatique

Technologie des protéines

Protéines -- Conformation

Mots clés libres

Planification de mouvement

Conception de protéines

Biologie structurelle

Robotique

Bioinformatique

Path planning

Protein design

Structural biology

Robotics

Sampling-based algorithms

Computational biology

Résumé

La conception de protéines ayant des propriétés spécifiques représente un enjeu majeur pour la pharmacologie et les bio-technologies. Malgré les progrès des méthodes de CAO développées pour la conception de protéines, une limitation majeure des techniques existantes vient de la difficulté à prendre en compte la mobilité du squelette protéique, afin de mieux capturer l’ensemble des propriétés des protéines candidates et garantir la bonne stabilité de la protéine choisie dans la conformation voulue. De plus, si des méthodes de conception multi-états ont été proposées, elles ne permettent pas de garantir l’existence d’une trajectoire réaliste entre ces états. De ce fait, la conception de protéines devant permettre la transition entre plusieurs états reste un problème hors de la portée des méthodes actuelles. Cette thèse explore comment des algorithmes inspirés de la robotique peuvent être utilisés pour explorer l’espace conformationnel de manière efficace afin d’améliorer les méthodes de conception de protéines en prenant en compte de manière plus poussée la flexibilité de leur squelette. Ce travail pose également un premier jalon vers une méthode de conception adaptée à la réalisation d’un mouvement de la protéine.

The ability to design proteins with specific properties would yield great progress in pharmacology and bio-technologies. Methods to design proteins have been developed since a few decades and some relevant achievements have been made including de novo protein design. Yet, current approaches suffer some serious limitations. By not taking protein’s backbone motions into account, they fail at capturing some of the properties of the candidate design and cannot guarantee that the solution will in fact be stable for the goal conformation. Besides, although multi-states design methods have been proposed, they do not guarantee that a feasible trajectory between those states exists, which means that design problem involving state transitions are out of reach of the current methods. This thesis investigates how robotics-inspired algorithms can be used to efficiently explore the conformational landscape of a protein aiming to enhance protein design methods by introducing additional backbone flexibility. This work also provides first milestones towards protein motion design.