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Validation et amélioration de technologies de criblage du protéome et de conception de médicaments in silico par la découverte de médicaments expérimentaux destinés au traitement de maladies neurodégénératives

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Résultat

Statut

Active

Concurrence

Programme de partenariats pour les applications de la génomique

Centre(s) de génomique

GE3LS

No

Chef(s) de projet

Lancement du projet d'exercice financier

2000-2001

Description du projet

L’un des importants facteurs contribuant au déclin de la productivité du développement pharmaceutique est la démarche traditionnellement axée sur la conception de médicaments à cible unique, dont les molécules visent une seule protéine cible. En pratique, toutefois, un médicament est susceptible d’interagir avec un certain nombre de protéines, parfois jusqu’à 300 dans l’organisme, entraînant des effets indésirables imprévus. Cyclica a l’intention de pallier ce problème en utilisant ses plateformes exclusives : la plateforme Ligand DesignMC et la plateforme de découverte de médicaments Ligand Express®. Ligand Design est une plateforme de conception de médicaments in silico multiciblée et multiobjectif, alors que Ligand Express est une plateforme de profilage hors cible et de déconvolution de cible basée sur l’infonuagique et assistée par l’intelligence artificielle (IA) qui détermine par calcul les profils polypharmacologiques. Ensemble, Ligand Design et Ligand Express forment une plateforme intégrée permettant de concevoir des molécules avancées à l’image des médicaments tête de file qui réduisent les effets hors cibles tout en fournissant des renseignements sur la pharmacogénomique structurelle. Les équipes de Cyclica et du laboratoire McQuibban s’efforceront de trouver de nouvelles solutions pour la maladie de Parkinson, lesquelles seront ensuite commercialisées conjointement par Cyclica et Rosetta Therapeutics. Le laboratoire McQuibban a mis au point des épreuves pour appuyer les prévisions de Cyclica issues de l’IA. On croit que ces outils validés aideront Cyclica à mieux quantifier les bienfaits de ses plateformes, y compris les possibles économies de temps et de ressources réalisées durant le développement de médicaments.

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