Topic description
Le projet s'inscrit dans la thématique de l'équipe F13 de l'IBMM et vise à mieux comprendre à l'échelle moléculaire le fonctionnement des RCPGs (Récepteurs Couplés aux Protéines-G). Cette thèse se fera dans un environnement multi-disciplinaire à l'interface modélisation/chimie/biologie. La thèse visera à démontrer l'intérêt de la dynamique moléculaire pour concevoir par I.A. des binders (peptides/protéines) ciblant ces récepteurs, mais aussi pour en prioriser les tests. Nos modèles principaux seront les récepteurs de la Ghréline et de la Motiline. L'idée du projet est de réussir à concevoir des agents pharmacologiques se liant spécifiquement à certaines conformations de ces récepteurs, mais aussi à leurs différents partenaires intracellulaires. Différents pipelines basés sur la dynamique moléculaire (all-atoms/gros-grains) seront testés et les molécules les plus prometteuses seront testées et validées expérimentalement au sein de notre équipe.
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The project is part of the IBMM's F13 team's research theme and aims to better understand the functioning of GPCRs (G protein-coupled receptors) at the molecular level. This thesis will be conducted in a multidisciplinary environment at the interface between modeling, chemistry, and biology. The thesis will aim to demonstrate the value of molecular dynamics for designing binders (peptides/proteins) targeting these receptors using AI, as well as for prioritizing their testing. Our main models will be the ghrelin and motilin receptors. The idea behind the project is to successfully design pharmacological agents that bind specifically to certain conformations of these receptors, but also to their various intracellular partners. Various pipelines based on molecular dynamics (all-atoms/coarse-grained) will be tested, and the most promising molecules will be tested and validated experimentally within our team.
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Début de la thèse : 01/10/
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
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