• Langue : Français, Anglais
• Discipline : Biomolécules, pharmacologie, thérapeutique
• Identifiant : 2011LIL10145
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 12/12/2011

Résumé en langue originale

En chémoinformatique, les molécules peuvent être décrites en retranscrivant de façon chiffrée leurs caractéristiques. Ceci permet de pouvoir comparer in silico deux molécules pour trouver de nouveaux composés potentiellement intéressants ou pour prédire leur activité. Nous avons développé des descripteurs combinant les informations structurales des composés avec leurs propriétés chimiques. Les 2D-FPTs (triplets pharmacophoriques flous bidimensionnels) se basent sur l'énumération en trois points de caractéristiques pharmacophoriques, combinée à la prise en compte des distances topologiques entre chacune de ces caractéristiques. De plus, les 2D-FPTs introduisent 2 améliorations : La projection floue des triplets d'atomes sur les triplets pharmacophoriques de base (pour mimer la tolérance naturelle des récepteurs par rapport à leurs ligands), et le marquage par pharmacophores dépendants du pKa (qui prend en compte l'équilibre protéolytique). Une nouvelle formule de calcul de similarité est introduite, qui prend en compte l'absence simultanée d'un triplet comme moins contraignante et probante qu'une présence simultanée. Le développement des triplets est détaillé, puis plusieurs applications des triplets sont étudiées. L’échantillonneur SQS (Stochastic QSAR Sampler) est utilisé pour comparer la capacité des 2D-FPTs à construire des modèles de relation structure-activité (QSAR) par rapport à d’autres descripteurs. Ensuite, les 2D-FPTs sont comparés en profondeur avec d’autres descripteurs dans des études QSAR. Enfin, ils sont utilisés pour construire des cartes auto-organisatrices afin de les utiliser pour accélérer les recherches par similarité dans une base de données.

Résumé traduit

In chemoinformatics, compounds can be described by encoding their features as numeric data. This allows in silico comparisons of two molecules (ie calculating distance between two vectors) in order to discover new druglike compounds or to predict their activity. We developed our descriptors, combining structural information but also chemical properties and adding chemically-relevant improvements. The 2D-FPTs (bidimensional fuzzy tricentric pharmacophores) are based on the enumeration of 3 pharmacophoric features points, combined with the topological distances between each of these features. Furthermore, the 2D-FPTs introduce two improvements: the fuzzy mapping of molecular triplets on basis pharmacophoric triplets (this mimics the natural tolerance of receptors towards their ligands), and pKa-dependant pharmacophore flagging (which takes into account the proteolytic equilibrium). Moreover, a new similarity calculation formula is introduced, which accounts for the simultaneus absence of a triplet as a less-constraining indicator of similarity than its simultaneous presence. The fuzzy triplets development is detailed, then, several applications are studied. The SQS (Stochastic QSAR Sampler) is used to compare the ability of 2D-FPTs to build QSAR models to other descriptors. Then, the use of FPTs in QSAR studies was deeply examined and compared with existing descriptors. Finally, they are used to build self-organizing maps (SOM), in order to use the maps as an attempt to accelerate similarity searches in a database.