Hugo Bisio SabarisChercheur CNRS

Les recherches d'Hugo Bisio combinent biologie moléculaire et biologie cellulaire afin de comprendre les fonctions des nombreux gènes et l'évolution des génomes des virus géants. Après avoir terminé son master en Uruguay, il obtient son doctorat à l'Université de Genève (2015-2020) sous la direction du Prof. Dominique Soldati-Favre. Il rejoint ensuite le Laboratoire information génomique et structurale, dirigé par Chantal Abergel, en tant que chercheur postdoctoral.  Il y développe des outils pour la manipulation génétique des virus géants et de leur hôte amibien. Recruté par le CNRS et l'université d'Aix-Marseille sur une Chaire de Professeur Junior, il installe son propre projet de recherche au sein du même laboratoire.

PSDisrupt - AI-driven discovery broad-spectrum antivirals targeting Nucleocytoviricota factories via phase separation modulation 

Le phylum Nucleocytoviricota comprend des virus à ADN (ré)émergents très préoccupants, tels que le virus de la variole du singe (mpox) et le virus de la peste porcine africaine (ASFV). Malgré leur impact sur l'économie et la santé publique, il n'existe pas d'antiviraux officiellement approuvés pour ces agents pathogènes. Les usines virales (organites sans membrane, essentiels à la réplication) sont très conservées parmi les Nucleocytoviricota, ce qui constitue une cible attrayante et inexploitée pour une intervention antivirale. PSDisrupt s'appuie sur les résultats du projet ViDaMa, financé par l'ERC, qui a identifié des protéines d'échafaudage régissant la séparation de phase dans les usines virales. Ces protéines partagent une "grammaire moléculaire" conservée, essentielle à la formation des condensats. La perturbation de ce processus devrait permettre d'inhiber largement la réplication virale tout en minimisant le développement de la résistance.

Ce projet concevra des antiviraux ciblant la grammaire de séparation de phase à l'aide de pipelines pilotés par l'IA. Les modèles d'apprentissage profond permettront le criblage d'espaces chimiques ultra-larges afin d'identifier : (i) des inhibiteurs à large spectre ciblant des protéines d'échafaudage conservées dans l'ensemble des Nucleocytoviricota, et/ou (ii) des antiviraux spécifiques au virus pour le mpox et l'ASFV.

L'objectif appliqué de PSDisrupt est de concevoir et de faire progresser les composés principaux jusqu'à la validation préclinique et d'évaluer leur potentiel commercial. Nous nous engageons à :

• Découvrir et concevoir des médicaments en tirant parti de cribles à haut débit et d'algorithmes basés sur l'apprentissage profond.
• Effectuer des essais biophysiques et cellulaires pour valider l'efficacité des composés.
• Établir une protection de la propriété intellectuelle pour les nouveaux inhibiteurs.
• S'engager avec des partenaires pharmaceutiques et biotechnologiques pour l'octroi de licences et la poursuite du développement.

En faisant le lien entre la virologie et la conception de médicaments guidée par l'IA, PSDisrupt est à l'origine d'une nouvelle stratégie antivirale dont les applications s'étendent au-delà des maladies infectieuses. Le cadre de l'IA pourrait être adapté pour cibler la séparation de phase dans diverses conditions pathologiques, notamment le cancer, la neurodégénérescence et d'autres maladies associées aux condensats, ce qui élargirait considérablement son impact biomédical et commercial.