L’informaticienne Lydia Kavraki de la Brown School of Engineering de l’Université Rice a remporté une prestigieuse subvention du National Institutes of Health U01 pour développer une nouvelle approche pour modéliser et analyser les interactions protéine-ligand dans la recherche sur le cancer.
L’objectif final est de créer une boîte à outils de protéomique, PROTEAN-CR, axée sur l’analyse structurelle des interactions protéine-ligand. Les chercheurs utiliseront PROTEAN-CR pour comprendre les mécanismes biologiques clés du cancer ainsi que pour suggérer de nouvelles thérapies contre le cancer. Les projets pilotes comprendront la vaccination contre le cancer à base de peptides et l’analyse des mutations dans le contexte de l’immunothérapie à base de lymphocytes T.
La subvention de 1,2 million de dollars sur trois ans du National Cancer Institute (NCI) fera progresser la collaboration continue de Kavraki avec le co-investigateur Gregory Lizee du MD Anderson Cancer Center de l’Université du Texas.
Dans le cancer, les protéines peuvent subir des modifications qui favorisent le maintien et la prolifération des cellules malignes. Une façon de lutter contre le cancer consiste à utiliser des ligands aux propriétés antitumorales pour inhiber ces protéines. Mais la découverte de molécules aux propriétés anticancéreuses n’est pas facile. Il existe des centaines de milliers de protéines différentes et de ligands possibles à évaluer. Les protéines et les ligands peuvent prendre différentes conformations tridimensionnelles, et même la même protéine peut avoir plusieurs mutations ; ces deux problèmes affectent la liaison protéine-ligand. Kavraki a déclaré que PROTEAN-CR est nécessaire en raison de ces défis et d’un manque de connaissances persistant avec les analyses structurelles des interactions protéine-ligand.
Kavraki, professeur d’informatique Noah Harding de Rice, professeur de bio-ingénierie, de génie mécanique et de génie électrique et informatique, et directeur de l’Institut Ken Kennedy, a déclaré que l’objectif à long terme de la subvention U01 est de permettre une large analyse structurelle des protéines. interactions de ligands afin que les chercheurs en cancérologie puissent mélanger, associer et tester de petites molécules anti-tumorales pour des thérapies personnalisées contre le cancer.
PROTEAN-CR permettra également aux chercheurs de manipuler les structures 3D de molécules connues et leurs formes possibles, ce qui leur permettra de cribler plus facilement d’éventuels complexes protéine-ligand et de prédire comment ils se lieront aux cellules tumorales et les détruiront. Pour évaluer les meilleurs modes de liaison, des méthodes d’apprentissage automatique seront utilisées pour créer de nouvelles fonctions de notation. PROTEAN-CR sera également lié à des bases de données biologiques accessibles au public pour récupérer des informations mises à jour sur les mutations et les modifications des protéines.
Kavraki a déclaré que son approche unifiée inspirée de la science des données accélérerait la recherche sur le cancer en complétant les études en laboratoire humide et les études cliniques. D’autres collaborateurs incluent Dinler Antunes à l’Université de Houston et Jin Wang au Baylor College of Medicine.
Il existe une réelle lacune dans l’incorporation d’une analyse structurelle à grande échelle pour comprendre le rôle des protéines et des interactions protéine-ligand dans des maladies complexes telles que le cancer. Notre travail comblera cette lacune et complétera les outils actuellement en cours de développement dans le cadre du programme informatique de NCI. »
Lydia Kavraki, informaticienne, Brown School of Engineering de l’Université Rice
Le laboratoire de Kavraki a déjà développé certaines fonctions de base de PROTEAN-CR via un serveur Web prototype testé par les chercheurs de MD Anderson pour des applications de découverte de médicaments et d’immunothérapie. Depuis mars 2017, il a eu plus de 9 752 utilisateurs uniques de 109 pays.
