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NanoMERS

ANR · 2018

NanoMERS — Utilisation des nanoparticules innovantes pour inhiber les infections à coronavirus

Funding: €502,710

3 partners

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L'éradication des infections virales est un défi persistant dans le domaine médical, non seulement en raison du problème de la propagation mais aussi de la capacité du virus à évoluer par des mutations génétiques. Contrairement aux infections bactériennes, qui sont le plus souvent traitées avec des antibiotiques, le développement du traitement antiviral est difficile et l'immunisation contre les infections virales n'est pas toujours possible. Ces considérations s'appliquent également aux maladies respiratoires causées par le coronavirus humain (HCoV). Initialement, l'infection au coronavirus MERS-CoV (Middle-East Respiratory Syndrome Coronavirus) à était sporadique. Cependant, l'infection horizontale chez les patients humains observée en particulier dans les milieux hospitalier a soulevé des préoccupations quant au potentiel pandémique du MERS-CoV. L'objectif du projet NanoMERS est l'identification de nanomatériaux spécifiques dérivés d'agents anti-MERS-CoV inhibant efficacement l'entrée virale et leurs tests in vitro et in vivo. Ce projet pluridisciplinaire implique trois équipes (IEMN-Université de Lille, Institut Galien Paris-Sud, Centre d'Infection & Immunité de Lille) très complémentaires avec le savoir-faire technique préexistant de chaque partenaire. L'accent sera mis sur l'utilisation des C-dots et des graphène-dots modifiés ainsi que des formulations à base de poly(D,L-lactide-co-glycolide) (PLGA). Les objectifs principaux sont l’identification des nanostructures anti-MERS-CoV les plus prometteuses à partir des tests in vitro, l’étude de leur profil pharmaco-cinétique, leur administration pulmonaire par nébulisation chez la souris, ainsi que l’évaluation des nanostructures anti-MERS-CoV les plus encourageantes sur des épithéliums respiratoires humains reconstitués en 3D infectés par MERS-CoV.

Participating units of Université Paris-Saclay

Data provenance

Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.