Développement d'une plateforme de prédiction in silico des propriétés ADME-Tox

Dans le cadre de la recherche pharmaceutique, les propriétés relatives à l Absorption, la Distribution, le Métabolisme, l Elimination (ADME) et la Toxicité (Tox) sont cruciales pour le succès des phases cliniques lors de la conception de nouveaux médicaments. Durant ce processus, la chémoinformatiqu...

Descripció completa

Guardat en:
Dades bibliogràfiques
Autor principal: Canault, Baptiste, 1990-
Altres autors: Bonnet, Pascal, 1972-...., chercheur en chimie et bioinformatique (Directeur de thèse, Oponent), Vrain, Christel, 1961- (Oponent), Varnek, Alexandre, 19..- (Oponent), Camproux, Anne-Claude, 19..- (Oponent), Vayer, Philippe, 1959- (Oponent), Bourg, Stéphane, 1969-...., ingénieur de recherche au CNRS (Oponent), Arnoult, Eric, 1975-20 (Oponent)
Format: Thèse numérique
Idioma:Français
Publicat: 2018.
Matèries:
Accés en línia:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2018ORLE2048_vm.pdf
http://www.theses.fr/2018ORLE2048/abes
https://theses.hal.science/tel-02296720
Nota: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Institut de chimie organique et analytique (Orléans ; 2012-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Christel Vrain (Président du jury) ; Pascal Bonnet, Christel Vrain, Alexandre Varnek, Anne-Claude Camproux, Philippe Vayer, Stéphane Bourg, Eric Arnoult (Membre(s) du jury) ; Alexandre Varnek, Anne-Claude Camproux (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Development in silico platform for ADME-Tox prediction
LEADER 05701nam a22004697a 4500
001 709716
008 190925s2018 xxe ||| |||| 00| 0 fre d
009 PPN238251748
041 0 |a fre  |b fre  |b eng 
082 |a 615.19 
084 |a 610 
100 1 |a Canault, Baptiste,  |d 1990- 
240 1 0 |a Development in silico platform for ADME-Tox prediction 
245 1 0 |a Développement d'une plateforme de prédiction in silico des propriétés ADME-Tox   |c Baptiste Canault ; sous la direction de Pascal Bonnet. 
256 |a Données textuelles 
260 |c 2018. 
500 |a Titre provenant de l'écran-titre 
500 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (Centre-Val de Loire ; 2012-....) 
500 |a Partenaire(s) de recherche : Institut de chimie organique et analytique (Orléans ; 2012-....) (Laboratoire) 
500 |a Autre(s) contribution(s) : Christel Vrain (Président du jury) ; Pascal Bonnet, Christel Vrain, Alexandre Varnek, Anne-Claude Camproux, Philippe Vayer, Stéphane Bourg, Eric Arnoult (Membre(s) du jury) ; Alexandre Varnek, Anne-Claude Camproux (Rapporteur(s)) 
502 |a Thèse de doctorat. Chimie et chémoinformatique. Orléans. 2018 
520 |a Dans le cadre de la recherche pharmaceutique, les propriétés relatives à l Absorption, la Distribution, le Métabolisme, l Elimination (ADME) et la Toxicité (Tox) sont cruciales pour le succès des phases cliniques lors de la conception de nouveaux médicaments. Durant ce processus, la chémoinformatique est régulièrement utilisée afin de prédire le profil ADME-Tox des molécules bioactives et d améliorer leurs propriétés pharmacocinétiques. Ces modèles de prédiction, basés sur la quantification des relations structure-activité (QSAR), ne sont pas toujours efficaces à cause du faible nombre de données ADME-Tox disponibles et de leur hétérogénéité induite par des différences dans les protocoles expérimentaux, ou encore de certaines erreurs expérimentales. Au cours de cette thèse, nous avons d abord constitué une base de données contenant 150 000 mesures pour une cinquantaine de propriétés ADME-Tox. Afin de valoriser l ensemble de ces données, nous avons dans un deuxième temps proposé une plateforme automatique de création de modèles de prédiction QSAR. Cette plateforme, nommée MetaPredict, a été conçue afin d optimiser chacune des étapes de création d un modèle statistique, dans le but d améliorer leur qualité et leur robustesse. Nous avons dans un troisième temps valorisé les modèles obtenus grâce à la plateforme MetaPredict en proposant une application en ligne. Cette application a été développée pour faciliter l utilisation des modèles, apporter une interprétation simplifiée des résultats et moduler les observations obtenues en fonction des spécificités d un projet de recherche. Finalement, MetaPredict permet de rendre les modèles ADME-Tox accessibles à l ensemble des chercheurs. 
520 |a Absorption, Distribution, Metabolism, Elimination (ADME) and Toxicity (Tox) properties are crucial for the success of clinical trials of a drug candidate. During this process, chemoinformatics is regularly used to predict the ADME-Tox profile of bioactive compounds and to improve their pharmacokinetic properties. In silico approaches have already been developed to improve poor pharmacokinetics and toxicity of lead compounds. These predictive models, based on the quantification of structure-activity relationships (QSAR), were not always efficient enough due to the low number of accessible biological data and their heterogeneity induced by the differences in experimental assays or the significant experimental error. In this thesis, we first built a database containing 150,000 data points for about 50 ADME-Tox properties. In order to valorize all this data, we then proposed an automatic platform for creating predictive models. This platform, called MetaPredict, has been designed to optimize each step of model development, in order to improve their quality and robustness. Third,, we promoted the statistical models using the online application of MetaPredict platform. This application has been developed to facilitate the use of newly built models, to provide a simplified interpretation of the results and to modulate the obtained observations according to the needs of the researchers. Finally, this platform provides an easy access to the ADME-Tox models for the scientific community. 
538 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
650 |a Chimie  |x Informatique 
650 |a QSAR (biochimie) 
650 |a Molécules bioactives 
650 |a Médicaments  |x Toxicologie 
650 |a Thèses et écrits académiques 
700 1 |a Bonnet, Pascal,  |d 1972-....,  |c chercheur en chimie et bioinformatique.  |4 ths  |4 opn 
700 1 |a Vrain, Christel,  |d 1961-  |4 opn 
700 1 |a Varnek, Alexandre,  |d 19..-  |4 opn 
700 1 |a Camproux, Anne-Claude,  |d 19..-  |4 opn 
700 1 |a Vayer, Philippe,  |d 1959-  |4 opn 
700 1 |a Bourg, Stéphane,  |d 1969-....,  |c ingénieur de recherche au CNRS.  |4 opn 
700 1 |a Arnoult, Eric,  |d 1975-20.  |4 opn 
710 2 |a Université d'Orléans.  |4 dgg 
856 4 |q PDF  |s 34387080  |u http://www.theses.fr/2018ORLE2048/document  |z Accès au texte intégral 
856 4 |u https://theses.univ-orleans.fr/public/2018ORLE2048_vm.pdf 
856 4 |u http://www.theses.fr/2018ORLE2048/abes 
856 4 |u https://theses.hal.science/tel-02296720 
997 |0 709716  |1 Thèse numérique  |a Ressource numérique  |b INSA  |b ENSA  |c 0/Bibliothèque numérique/  |c 1/Bibliothèque numérique/Autre ressource numérique/