Développement d'une intelligence artificielle pour assister la conception de nouveaux ligands de récepteurs couplés aux protéines G
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 01/06/2026 (communication intranet).
 
Auteur : Chiesa, Luca
Date de soutenance : 13-09-2024

Directeur(s) de thèse : Kellenberger, Esther

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire d'innovation thérapeutique (Strasbourg ; 2009-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : RCPG, Découverte de médicaments, Apprentissage automatique, Récepteurs des chimiokines, Basé sur la structure, Chémoinformatique, Criblage virtuel, Similarité d'interaction
Mots-clés :
  • Médicaments
  • Apprentissage automatique
  • Récepteurs CXCR4
  • Chimie -- Informatique
  • Criblage pharmacologique
Résumé : Les récepteurs couplés aux protéines G représentent l'une des familles de protéines les plus importantes pour la découverte de médicaments. Les techniques de conception de médicaments assistée par ordinateur ont été largement appliquées pour cibler les membres de cette famille, conduisant à la découverte de multiples molécules bioactives. Cette thèse décrit le développement, le test et l'application de différents outils informatiques et d'apprentissage automatique pour aider à la découverte de nouveaux composés présentant un profil pharmacologique souhaité. Divers aspects du processus de découverte de médicaments in silico ont été abordés dans ce travail, depuis la modélisation d'une protéine cible jusqu'à l'évaluation systématique des molécules identifiées par criblage virtuel.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : not initialized
Identifiant : 2024STRAF020
Type de ressource : Thèse