Résumé

 La complexité de l’efficacité pharmacologique des récepteurs couplés aux protéines G ouvre la possibilité de contrôler sélectivement leurs voies de signalisation, c’est-à-dire la capacité d’un ligand à activer sélectivement certaines voies de transduction du signal par rapport au ligand natif agissant sur le même récepteur. Cela ouvre potentiellement de grandes opportunités dans de nombreux domaines en biologie, tel que la reproduction des mammifères. Les expériences cinétiques, qui mesurent l’activité temporelle de plusieurs effecteurs en aval d’un récepteur après la liaison du ligand, sont désormais largement disponibles. Les nombreuses interactions, la redondance et les mécanismes de régulation en jeu dans les cascades de signalisation empêchent d’utiliser une approche statistique directe pour comprendre et déduire l’efficacité du ligand. Ce projet de thèse vise à explorer comment la méthodologie des réseaux booléens peut aider à comparer différents ligands entre eux tout en considérant la complexité des voies de signalisation.

Cependant, la rareté des données disponibles conduit à l’apprentissage d’une famille de réseaux booléens au lieu d’un seul réseau. Pour réduire le nombre de réseaux, nous devons obtenir davantage de données expérimentales, ce qui est généralement coûteux. L'idée est donc d'identifier les conditions qui permettent de réduire le nombre de réseaux déduits par calcul sans effectuer plus d'expériences.

Nos objectifs sont les suivants :

1. développer un outil utilisant la programmation logique (answer set programming) pour déduire des réseaux qui seront capables de prédire des signaux de séries temporelles
2. échantillonner des réseaux à partir d'un grand ensemble de réseaux
3. identifier un moyen de caractériser différents comportements dynamiques parmi un ensemble de réseaux
4. développer un algorithme basé sur la mesure d'entropie pour sélectionner des conditions informatives afin de rendre cet ensemble de comportements dynamiques moins variable.

Contact :

• Pamela Romero Jofré