e-Lucid — Nouvelles approches prédictives et génératives pour l'élucidation structurale des métabolites

L’identification des métabolites est essentielle pour comprendre les mécanismes physiopathologiques, rechercher des biomarqueurs et développer de nouveaux traitements. En particulier, la caractérisation des métabolites du microbiote intestinal joue un rôle clé dans pour le développement de nouvelles stratégies alimentaires et thérapeutiques. La spectrométrie de masse haute résolution est la technologie de référence pour détecter les petites molécules dans un échantillon biologique, mais l’identification reste limitée par la diversité chimique et la taille des bases de données existantes. Face à ces limites, l’intelligence artificielle offre des solutions prometteuses pour améliorer l’identification moléculaire. L’apprentissage statistique a notamment permis des avancées dans la prédiction des structures chimiques à partir de spectre MS/MS mais la génération de novo reste un défi et les outils actuels, qu’ils soient commerciaux ou expérimentaux, ne rivalisent pas encore avec l’expertise humaine. Ces limites justifient la nécessité de développer de nouvelles approches intégrant connaissances chimiques et biologiques pour renforcer la fiabilité des prédictions. Ce projet réunit quatre équipes aux expertises complémentaires en IA, chimie, biologie et clinique pour repenser l’élucidation structurale in silico à partir des données de spectrométrie de masse. L’objectif est de développer des approches innovantes de prédiction structurée intégrant des contraintes chimiques et une information spectrale enrichie, afin d’améliorer la prédiction et la génération de structures moléculaires inconnues, tout en quantifiant l’incertitude, et en interprétant chimiquement les prédictions. Les bases de données et logiciels issus de ces travaux seront librement diffusés dans les communautés méthodologiques et expérimentales pour accélérer les avancées en chimie et biologie, et seront appliquées à l’étude du microbiote intestinal humain, pour la découverte de nouveaux probiotiques et de biomarqueurs pour le suivi des pathologies hépatiques sévères.