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Janvier 2007 - Interview d'Alessandra Carbone
Mathématicienne de formation, Alessandra Carbone est professeur d'informatique et chercheuse à l'Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Ses recherches allient mathématiques, algorithmique et biologie moléculaire. Par cette voie, elle est en train de mettre au point des outils afin d’identifier les sites d’interaction des protéines entre elles, avec l’ADN et les ligands.
Pourriez-vous décrire les grandes lignes de votre travail ?
Alessandra Carbone : L’équipe Inserm dont je suis responsable à la faculté de Médecine de Paris VI étudie les relations entre mathématiques, algorithmique et biologie moléculaire. Nous travaillons sur différents problèmes liés au fonctionnement et à l'évolution des systèmes biologiques. Nous nous intéressons, en particulier, à la description des réseaux génétiques et biochimiques en termes de systèmes. L'approche est basée sur l'analyse de mesures quantitatives expérimentales et sur la modélisation théorique. Elle utilise des outils mathématiques, notamment les statistiques et la combinatoire, et algorithmiques pour étudier les principes de base du fonctionnement cellulaire à partir des données issues de la génomique.
Plus précisément, qu’en est-il de vos travaux sur les sites d’interaction des protéines ?
A. C. : Pour identifier ces sites, il existe deux méthodes. Le “docking moléculaire” consiste à utiliser deux protéines. L’une reste fixe, tandis que l’on fait bouger la seconde afin d’identifier les positions dans lesquelles elle interagit avec sa consœur. La seconde approche, appelée “evolutionary trace”, met la protéine à plat. En d’autres termes, contrairement au docking moléculaire qui analyse les protéines en trois dimensions, cette méthode ne regarde que la séquence des acides aminés [les composants des protéines, ndlr]. En s’appuyant sur les connaissances déjà acquises sur les sites d’interaction, les chercheurs déterminent pour une protéine donnée, les zones dans sa séquence d’acides aminés présentant la plus forte probabilité d’appartenir à un site d’interaction. Ensuite, comme avec la première méthode, on regarde ce qu’il se passe avec la protéine en 3D. Grâce à ces deux approches, il sera possible d’identifier les sites d’interactions des protéines et surtout les faux positifs qui induisent les chercheurs en erreur.
Il doit y avoir un nombre incroyable de possibilités ?
A. C. : Quand on fait du docking moléculaire, il y a environ 30 000 positions différentes à tester. A raison de 200 secondes de calcul pour chacune, il faut plusieurs jours pour analyser une seule protéine. Que dire alors des milliers de protéines qui existent. En faisant un premier tri des zones pertinentes avec la méthode d’evolutionary trace, on diminue considérablement ce temps, mais il reste tout de même encore 300 positions possibles.
D’où l’intérêt d’un outil comme Décrypthon ?
A. C. : En effet, la force de calcul proposée par Décrypthon permet théoriquement d’accélérer l’analyse des protéines. L’idée du calcul partagé reste la voie dans laquelle nous devions nous engager. Enfin, quel que soit l’outil de calcul utilisé, nous avons encore beaucoup de travail devant nous afin mettre au point le programme qui nous permettra de démontrer la fiabilité des deux méthodes, docking moléculaire et evolutionary trace, sur 85 complexes protéiques.
A. C. : Pour identifier ces sites, il existe deux méthodes. Le “docking moléculaire” consiste à utiliser deux protéines. L’une reste fixe, tandis que l’on fait bouger la seconde afin d’identifier les positions dans lesquelles elle interagit avec sa consœur. La seconde approche, appelée “evolutionary trace”, met la protéine à plat. En d’autres termes, contrairement au docking moléculaire qui analyse les protéines en trois dimensions, cette méthode ne regarde que la séquence des acides aminés [les composants des protéines, ndlr]. En s’appuyant sur les connaissances déjà acquises sur les sites d’interaction, les chercheurs déterminent pour une protéine donnée, les zones dans sa séquence d’acides aminés présentant la plus forte probabilité d’appartenir à un site d’interaction. Ensuite, comme avec la première méthode, on regarde ce qu’il se passe avec la protéine en 3D. Grâce à ces deux approches, il sera possible d’identifier les sites d’interactions des protéines et surtout les faux positifs qui induisent les chercheurs en erreur.
Il doit y avoir un nombre incroyable de possibilités ?
A. C. : Quand on fait du docking moléculaire, il y a environ 30 000 positions différentes à tester. A raison de 200 secondes de calcul pour chacune, il faut plusieurs jours pour analyser une seule protéine. Que dire alors des milliers de protéines qui existent. En faisant un premier tri des zones pertinentes avec la méthode d’evolutionary trace, on diminue considérablement ce temps, mais il reste tout de même encore 300 positions possibles.
D’où l’intérêt d’un outil comme Décrypthon ?
A. C. : En effet, la force de calcul proposée par Décrypthon permet théoriquement d’accélérer l’analyse des protéines. L’idée du calcul partagé reste la voie dans laquelle nous devions nous engager. Enfin, quel que soit l’outil de calcul utilisé, nous avons encore beaucoup de travail devant nous afin mettre au point le programme qui nous permettra de démontrer la fiabilité des deux méthodes, docking moléculaire et evolutionary trace, sur 85 complexes protéiques.
