Conception assistée par ia et synthèse de dérivés de boronates cycliquescomme inhibiteurs de β-lactamases // ai assisted design and synthesis of cyclic boronate derivatives as β lactamaseinhibitors

Topic description

La résistance bactérienne médiée par les β-lactamases (classes A, B, C et D) compromet l'efficacité des antibiotiques β-lactamines. Les inhibiteurs boronates cycliques ont montré un large spectre d'inhibition, mais l'optimisation de composés pan classe demeure un défi,notamment face à la variabilité des résidus du site actif et aux exigences ADME et de synthèse. Ce projet propose de développer un modèle génératif profond structure informé intégrant la variabilité des sites actifs de familles cliniquement pertinentes pour concevoir des dérivés de boronates cycliques pan-inhibiteurs et de synthétiser une sélection priorisée de candidats et de les évaluer sur des β-lactamases représentatives (A, B, C, D). Le projet réunit IA, chimie organique et microbiologie pour livrer des outils de conception, des bibliothèques ciblées et des candidats précliniques.
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β-Lactamase-mediated resistance (classes A–D) undermines the clinical utility of β lactam antibiotics. Cyclic boronate inhibitors displaybroad activity, yet achieving true pan class inhibition remains challenging due to active site residue variability and drug like/syntheticconstraints. This PhD will develop a structure aware deep generative model that accounts for active site diversity across clinicallyrelevant β lactamase families to design cyclic boronate derivatives as pan inhibitors, and synthesize prioritized candidates and testthem on representative β lactamases (A, B, C, D). The project bridges AI, organic synthesis, and microbiology to deliver design tools,targeted libraries, and pre candidate inhibitors.
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Début de la thèse : 01/10/

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Contrats ED : Programme blanc GS-Chimie