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Computational Biology & Bioinformatics

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Mise au point de logiciels pour l'optimisation rationnelle de protéines - Applications biotechnologiques et biopharmaceutiques

Le contrôle des propriétés physico-chimiques et biologiques des protéines
constitue un défi majeur dans tous les secteurs biotechnologiques. En effet,
les protéines sont de plus en plus utilisées comme catalyseurs pour leur
grande spécificité et performance dans la mise au point de bioprocédés
respectueux de l’environnement. De plus, les protéines thérapeutiques, les
anticorps monoclonaux et les vaccins protéiques constituent des systèmes
clé du domaine biopharmaceutique. Grâce à l’essor de la bioinformatique
structurale, il devient possible de concevoir rationnellement des molécules
biologiques optimisées. Si les approches in silico ne peuvent conduire à des
taux de succès idéaux étant donné la complexité extrême des systèmes
biologiques, elles permettent néanmoins de proposer un nombre restreint
de molécules candidates à valider expérimentalement, et dès lors de
diminuer drastiquement le nombre d’expériences, avec comme effet positif
une diminution des coûts, une réduction et un meilleur ciblage de
l’expérimentation animale, et l’avènement d’une technologie globalement
plus compatible avec le développement durable.

Mise au point de logiciels pour l'optimisation rationnelle de protéines - Applications biotechnologiques et biopharmaceutiques

Le contrôle des propriétés physico-chimiques et biologiques des protéines
constitue un défi majeur dans tous les secteurs biotechnologiques. En effet,
les protéines sont de plus en plus utilisées comme catalyseurs pour leur
grande spécificité et performance dans la mise au point de bioprocédés
respectueux de l’environnement. De plus, les protéines thérapeutiques, les
anticorps monoclonaux et les vaccins protéiques constituent des systèmes
clé du domaine biopharmaceutique. Grâce à l’essor de la bioinformatique
structurale, il devient possible de concevoir rationnellement des molécules
biologiques optimisées. Si les approches in silico ne peuvent conduire à des
taux de succès idéaux étant donné la complexité extrême des systèmes
biologiques, elles permettent néanmoins de proposer un nombre restreint
de molécules candidates à valider expérimentalement, et dès lors de
diminuer drastiquement le nombre d’expériences, avec comme effet positif
une diminution des coûts, une réduction et un meilleur ciblage de
l’expérimentation animale, et l’avènement d’une technologie globalement
plus compatible avec le développement durable.