Comparaison de surface épitopiques en fonction de différentes conditions et calculs d’affinité protéine-protéine par méthodes bio-informatiques

Overview & Synopsis

La vaccination est l’outil de choix pour illustrer l’adage « mieux vaut prévenir que guérir ». Le mode de fonctionnement est simple, elle consiste à exposer l’organisme à un ou plusieurs antigènes d’un organisme cible afin d’entrainer le système immunitaire de l’hôte contre ce dernier. Les antigènes peuvent être présenté à l’organisme sous différentes formes selon le procédé de fabrication. Il peut s’agir d’un organisme entier à un simple fragment de protéine. A la suite d’une vaccination, le système immunitaire sera à même de reconnaitre et de neutraliser plus rapidement et efficacement l’agent pathogène grâce au phénomène de mémoire immunitaire. Au cours de cette thèse, nous verront comment les techniques de mécanique moléculaire et de modélisation bioinformatique peuvent contribuer à la compréhension du mécanisme d’action de certains vaccins ainsi qu’à la conception de ces derniers. Pour cela nous nous pencherons sur différentes méthodes de modélisation de structure des protéines à travers des cas concret de vaccins préexistants. Nous aborderons en particulier les techniques bioinformatiques de prédiction de structure des complexes protéiques ainsi que celles capables de prédire les énergies d’interactions protéine-protéine. Nous constaterons les limitations des différentes méthodes existantes et explorerons l’usage d’une nouvelle approche pour prédire ces énergies d’interactions par l’apprentissage automatique en profondeur à l’aide de réseau de neurones convolutifs.