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ANTIDEPRIM

ANR · 2019

ANTIDEPRIM — Anticiper, comprendre, mimer la complexité moléculaire des substances naturelles

Funding: €431,201

2 partners

Funder page ↗

Les substances naturelles (SN) présentent parfois une complexité moléculaire incroyable dont l’origine reste mystérieuse. Les voies biochimiques permettant, à partir de précurseurs simples issus du métabolisme primaire, l’accès à de tels niveaux de complexité sont souvent inconnues. Leur connaissance constitue un défi majeur dont les implications au-delà de la biochimie sont innombrables p ex en synthèse organique. Nous confronterons : i- la compréhension de la complexité moléculaire dans la nature (biosynthèse), ii- l’anticipation de cette complexité moléculaire par des outils informatiques faisant appel à l’intelligence artificielle (rétrobiosynthèse), iii- la réalité de la réactivité chimique au laboratoire. Un cercle vertueux pour la découverte de nouvelles réactions en cascades (pour, p ex, synthèse totale) et de nouvelles SN complexes sera alors amorcé inscrivant clairement la chimie moléculaire et la chimie des SN à l’heure des mégadonnées et de l’apprentissage machine. Plus en détails, c’est autour de la chimie d’alcaloïdes d’origine marine et de structure particulièrement complexe que s’articule le projet. Une réaction de la chimie organique – la réaction de Chichibabin formant des pyridines – est prise comme modèle car elle peut être postulée dans la biosynthèse de plusieurs alcaloïdes dont les haouamines et les araiosamines. Quatre axes seront étudiés permettant de développer autour d’exemples concrets toute la philosophie du projet.

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.