Le but de notre recherche est de compléter les études structurales (rayons X, RMN, microscopie électronique) par des études in silico, pour:

• mieux déterminer et prédire les structures tridimensionnelles ;

• mieux comprendre la reconnaissance moléculaire et les interactions moléculaires, avec une préférence pour les systèmes avec une pertinence médicale.

Nos thèmes de recherche incluent des processus moléculaires qui sont impliqués, par exemple, dans les maladies infectieuses, cancer, et l'action des anesthésiques généraux. Les collaborations avec les groupes expérimentaux sur le campus, et nos propres projets expérimentaux, sont d'importance fondamentale pour le groupe.

Nous développons des stratégies d’analyse structurale qui rendent la détermination expérimentale de structure à partir de données RMN plus fiable, et qui donnent une évaluation impartiale de qualité de la structure. Nous développons et appliquons des méthodes similaires pour la prédiction de structure par homologie, dont l’intérêt principal est l’étude de la fonction des protéines de structure tridimensionnelle inconnue. D'autres développements incluent de nouvelles méthodes probabilistes pour la prédiction des structures d'ARN et d'alignement de séquences, et la prédiction des gènes par une analyse de la séquence d’un génome basée sur la physique.

Nous étudions la dynamique des interactions entre protéines par calculs de docking et de dynamique moléculaire. Ceci nous permet de mieux comprendre l’importance de la flexibilité des protéines dans la reconnaissance moléculaire. Nous avons pu élucider, par exemple, le rôle de l'entropie de conformation dans le processus de formation d’un complexe en détail. La prédiction d’un changement conformationnel pendant l’interaction d’une protéine avec son ligand reste un but important.

L’étude des interactions entre protéine et ligand a des aspects fondamentales aussi bien que des aspects plus appliqués. Dans collaborations avec plusieurs groupes expérimentaux nous employons des stratégies empiriques pour l'amarrage des ligands et le criblage virtuel. Les cibles incluent des protéines de P. falciparum, T. brucei, T. cruzi et M. tuberculosis. Nos premières expériences sont très encourageantes. Un but plus ambitieux est d'employer des calculs d'énergie libre dans la poche active d’une cible pour guider la conception de nouveaux composés chimiques.