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Matériaux biosourcés 3D enrichis en ARNm pour la régénération osseuse : optimisation de la différentiation ostéogénique par des méthodes basées sur l’IA

Biotechnologies, nanobiologie Défis technologiques Sciences du vivant Technologies pour la santé et l’environnement, dispositifs médicaux

Résumé du sujet

Ce projet de thèse vise le développement de «scaffolds» biorésorbables fonctionnalisés par des ARNm à base d’un polycation, la poly(L-lysine) et d’acide hyaluronique, selon différentes architectures. L’originalité de l’approche repose, d’une part, sur l’incorporation au sein de ces biomatériaux de séquences d’ARNm encapsulées dans des nanoparticules, codant pour des protéines clés de la régénération osseuse (VEGF, BMP), et d’autre part, sur l’étude de l’impact de l’organisation tridimensionnelle des polymères sur l’efficacité biologique du «scaffold». Cette approche vise à transformer les cellules présentes au site lésionnel en mini-pompes thérapeutiques par transfection in situ, assurant une production locale et prolongée des protéines d’intérêt à des doses physiologiques. Des approches d’intelligence artificielle seront utilisées comme outils d’aide à la conception pour analyser et exploiter les données expérimentales. Elles permettront d’orienter le design des «scaffolds» (composition, architecture, chargement en ARNm) en vue d’optimiser la différentiation ostéogénique, tout en réduisant le nombre d’itérations expérimentales.

Laboratoire

Département Occitanie (CTREG)
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