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Développement et validation de la plateforme de criblage virtuel VSM-G et étude du domaine FAT de la kinase d'adhérence focale FAK

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre général de la recherche de nouveaux médicaments par le biais de techniques informatiques. La première partie de ce document est centrée autour du développement de la plateforme logicielle VSM-G (Virtual Screening Manager for Grids). Le but poursuivi par ce projet est de fournir un outil convivial et simple d'utilisation afin de conduire des études de criblage virtuel à haut-débit. Le coeur de VSM-G repose sur une stratégie multi-étapes de filtres successifs permettant le traitement efficace de chimiothèques de grande taille. Deux filtres ont été utilisés pour ce travail et implémentés dans VSM-G : un programme innovant d'estimation rapide de complémentarité géométrique entre molécules-candidates et site actif (SHEF) précéde un algorithme de docking flexible plus conventionnel (GOLD). Les avantages de cette méthodologie, associée à la prise en charge de multiples conformations de la cible étudiée (le récepteur nucléaire LXRβ), sont présentés tout d'abord par une étude de preuve de concept, puis à travers une campagne de criblage virtuel à grande échelle. L'autre partie de ces travaux, exclusivement applicative, concerne l'étude du domaine FAT de la kinase d'adhérence focale FAK. FAK est une cible d'intérêt pharmaceutique particulièrement intéressante, car clairement impliquée dans divers processus de développement cancéreux. Le but de cette étude est double : il s'agit tout d'abord de mieux comprendre le mode de fonctionnement du domaine FAT de FAK à travers une étude biophysique pour en évaluer la flexibilité ; et ensuite concevoir in silico des petites molécules peptidomimétiques permettant de moduler son activité, ce qui pourrait limiter une progression tumorale.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00610626
Date15 January 2008
CreatorsBeautrait, Alexandre
PublisherUniversité Henri Poincaré - Nancy I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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