WhiteLab Genomics présentera à l'ASGCT 2025 des résultats pilotés par l'IA qui font progresser l'avenir de la médecine génomique
Whitelab Genomics, une société de biotechnologie spécialisée dans l'intelligence artificielle pour accélérer le développement de médicaments génomiques, annonce la présentation de quatre posters de recherche lors du 28e congrès annuel de l'American Society of Gene & Cell Therapy (ASGCT), qui se tiendra du 13 au 17 mai 2025 à la Nouvelle-Orléans, aux États-Unis.
Améliorer la thérapie génique AAV ciblant les maladies de la rétine grâce à une conception rationnelle guidée par l'IA
Poster 1390 - Mercredi 14 mai, 17h30 - 19h00
Auteurs : A.Barberis, B. Dafniet, T. Van Meter, U. Ferrari, P. El Darazi, D. Serillon, D. Dalkara, J. Cottineau
WhiteLab Genomics, Future4Care, 8 rue Jean Antoine de Baïf, 75013 Paris, France
Institut de la Vision, Paris, France
Dans le cadre du consortium GEAR avec l'Institut de la Vision et ADLIN Science, nous avons appliqué la conception rationnelle guidée par l'IA pour concevoir des vecteurs AAV2 de nouvelle génération pour une transduction rétinienne plus large et à faible dose en ciblant des récepteurs conservés à la surface des photorécepteurs. En intégrant la génomique de la cellule unique, la validation inter-espèces et la biologie structurale, nous avons atteint la première étape clé du consortium : l'identification d'un récepteur de surface du photorécepteur hautement spécifique en tant que cible pour la conception de vecteurs AAV de nouvelle génération.
Nouvelle génération in silico d'une bibliothèque de peptides synthétiques dérivés de complexes biologiques pour l'ingénierie des protéines et des vecteurs
Poster 1666 - Jeudi 15 mai, 17h30-19h00
Auteurs : C.Alliot, B.Dafniet, Y.Habtoun, C.Colas, J.Maes, D. DelBourgo, J.Cottineau, D.Serillon
WhiteLab Genomics FUTURE4CARE, 8 rue Jean Antoine de Baif, 75013 Paris, France
En utilisant des données sur les complexes protéine-peptide résolus structurellement, nous avons développé une bibliothèque de peptides synthétiques pour combler une lacune importante dans les ressources disponibles publiquement. En élargissant l'espace chimique connu avec plus de 1,2 million de structures peptidiques 3D uniques dans diverses conformations, notre approche guidée par l'IA et rationnelle améliore la découverte in silico ainsi que la conception et le taux de réussite des vecteurs viraux et non viraux dans le domaine de la médecine génomique.
Révolutionner la découverte des peptides : La conception de médicaments guidée par l'IA ouvre la voie à l'avenir de la thérapie cellulaire et génique
Poster 1667 - Jeudi 15 mai, 17h30-19h00
Auteurs : C. Alliot, C. Colas, B. Dafniet, J. Maes, J-P. Buffet, P. Vidal, A. Murza, D. Del Bourgo, J.Cottineau, P-L. Boudreault, D. Serillon
WhiteLab Genomics, FUTURE4CARE, 8 rue Jean Antoine de Baif, 75013 Paris, France
Département de pharmacologie et de physiologie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Institut de pharmacologie de Sherbrooke, Université de Sherbrooke, 3001, 12e Avenue Nord, J1H 5N4 Sherbrooke, Québec, Canada
ALFRED, notre plateforme d'intelligence artificielle, intègre la conception rationnelle, le criblage virtuel et l'optimisation structurelle pour identifier des peptides à haute affinité. Ces peptides peuvent être utilisés pour fonctionnaliser des vecteurs viraux et non viraux afin de cibler activement des sites de liaison de récepteurs difficiles. En atteignant des taux de réussite de 8,3 %, tous les résultats étant supérieurs au peptide de référence, notre approche démontre le potentiel de la conception de peptides améliorée par l'IA pour accélérer l'administration de thérapies ciblées et faire progresser la médecine génomique de la prochaine génération.
Un outil d'analyse du traitement en aval des vecteurs lentiviraux basé sur le graphe de connaissances et la technologie LLM
Poster 1790 - Jeudi 15 mai, 17h30-19h00
Auteurs : Yanis Habtoun, Ajanthan Nesarajah, D. Del Bourgo, Julien Cottineau, Oscar De Felice, Anne Galy
WhiteLab Genomics, Future4Care, 8 rue Jean Antoine de Baïf, 75013 Paris, France
ART-TG, Inserm, 30 rue H. Desbruères, 91100 Corbeil-Essonnes, France
En collaboration avec l'équipe d'Anne Galy au Laboratoire ART-TG, nous avons développé OLIVIA, un outil qui s'appuie sur de grands modèles de langage, la génération améliorée par la recherche et un graphe de connaissances pour structurer et analyser des données hétérogènes de bioproduction de vecteurs lentiviraux. OLIVIA permet l'analyse comparative des processus et l'analyse automatisée, jetant les bases d'approches d'apprentissage automatique susceptibles d'améliorer les performances et la qualité de la bioproduction.
