IA générative pour le design d'enzymes

  • Directeurs de thèse : Thomas Schiex & Sophie Barbe (TBI, INSA, INRAE)
  • Début de contrat : le 03 décembre 2024
  • École doctorale : SEVAB
  • Etablissement : INSA Toulouse
  • Financement : Projet ANR “COOOL” & programme IA-Santé par ANITI

Résumé : Les enzymes sont des molécules capables de catalyser des réactions chimiques et jouent un rôle majeur dans des domaines variés tels que la santé, l’alimentation et l’environnement. Face à la demande croissante d’enzymes plus performantes, dotées de fonctions nouvelles ou améliorées, la conception rationnelle d’enzymes constitue un enjeu majeur. Toutefois, ce processus reste complexe : une enzyme doit atteindre efficacement son substrat, présenter une spécificité élevée, une forte activité catalytique et une stabilité suffisante pour être utilisable en conditions réelles. Les approches actuelles de conception computationnelle de protéines (CPD) se concentrent majoritairement sur le redesign d’enzymes existantes, en modifiant leur séquence pour améliorer des propriétés telles que l’activité, la stabilité ou l’affinité. Cependant, le design de novo ouvre une nouvelle voie en permettant de créer de nouvelles protéines, conçues directement pour réaliser des fonctions spécifiques inédites.

Le projet de thèse, cofinancé par l’ANR COOOL et le programme régional « IA pour la santé », s’inscrit dans cette dynamique et vise à développer et à appliquer des approches d’intelligence artificielle pour le design d’enzymes. Ce travail s’articule autour de deux axes complémentaires. Le premier axe consiste en l’exploitation de données fonctionnelles telles que l’activité, la stabilité et l’affinité pour guider le design d’oxydases performantes. Le second axe se concentre sur le développement d’approches de design de novo basées sur les récentes avancées en IA générative, notamment via des modèles de diffusion de type flow ou score matching, afin de générer de nouvelles enzymes capables de neutraliser des virus tels que le SARS-CoV-2 ou le virus respiratoire syncytial.


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Bessam Azizi
Doctorant(e)
Intelligence Artificielle