Projet ANR-08-ALIA-0014 – PREDEXPITOPE : Prédiction in silico d'épitopes d'allergènes alimentaires et validation expérimentale sur les allergènes du blé
Programme : Alimentation et industries alimentaires (ALIA) 2008
Année de financement : 2008
Coordinateur du projet : Sandra DENERY (INSTITUT NATIONAL DE LA RECHERCHE AGRONOMIQUE - CENTRE DE RECHERCHE DE NANTES)
Partenaires : Assistance Publique Hôpitaux de Paris; Assistance Publique Hôpitaux de Paris; Assistance Publique Hôpitaux de Paris; Centre Hospitalier Universitaire d'Angers; Institut national de la recherche agronomique; Institut national de la recherche agronomique; Institut national de la santé et de la recherche médicale; Assistance Publique Hôpitaux de Paris
Montant : 479920.0 euros
Date de début : 2009
Durée : 48 mois
Résumé : Les allergies alimentaires représentent un problème croissant de santé dans les sociétés occidentales. Elles sont provoquées par une gamme étendue de produits courants comme le lait, les œufs, les noix, les légumes et évoluent avec les changements d'habitudes alimentaires. Les symptômes qu'elles induisent, selon l'âge, tels que la dermatite atopique, l'asthme et le choc anaphylactique, seraient responsables de 0.2 à 1% des consultations aux urgences (en France?). Et ce chiffre aurait augmenté significativement ces dernières années. Le seul traitement connu repose sur l'éviction de ces produits du régime alimentaire, le rendant souvent contraignant lorsqu'il s'agit d'ingrédients de fabrication. Pour mieux comprendre les mécanismes de ces allergies, définir les facteurs de risque et élaborer des stratégies préventives, il est nécessaire de pouvoir caractériser les déterminants antigéniques des molécules allergènes. Les techniques expérimentales sont malheureusement coûteuses et lourdes à mettre en place, empêchant ainsi une approche systématique dans l'étude des allergènes. C'est pourquoi, une présélection in silico des épitopes potentiels est souhaitable.
Ce projet a pour objectif la mise en place d'un tel outil de prédiction, à partir de données existantes, en combinant différents outils tout au long du processus de la réaction allergique et en validant l'ensemble avec les données expérimentales obtenues sur les allergènes du blé. Il s'agit d'intégrer des approches de bioinformatique structurale pour détecter les propriétés immunogènes des allergènes, de prédire leur stabilité à la digestion selon leur niveau de repliement et la présence de sites de restriction, mais aussi d'étudier la proximité des différents épitopes identifiés expérimentalement. Ces étapes impliquent le développement d'une base de données d'épitopes d'allergènes à partir des bases de données publiques et de la littérature. Cette base servira à l'évaluation d'outils de prédiction existants mais aussi à déduire des relations statistiques entre plusieurs paramètres par des méthodes d'apprentissage.
L'allergie alimentaire au blé est l'une des moins courantes et a été moins étudiée. Elle impliquerait des gliadines et des glutenines mais aussi des protéines de la fraction albumine/globuline. Peu d'épitopes ont été identifiés à ce jour sur ces molécules qui constituent ainsi un bon élément d'évaluation de l'outil de prédiction qui sera développé. Cette validation portera d'une part sur les épitopes linéaires et d'autre part sur les épitopes conformationnels. Les épitopes linéaires seront identifiés par des tests de liaison d'anticorps aux peptides synthétiques recouvrant les séquences protéiques. Les épitopes conformationnels prédits in silico seront synthétisés sous forme de longs peptides et testés par leur capacité à interagir avec les IgE. Des approches de mutagénèse dirigée seront également appliquées sur certaines protéines recombinantes ou leurs fragments. En outre, l'évolution de l'allergénicité et de l'importance des épitopes sera étudiée par le suivi, sur la durée du projet, de la cohorte de patients mise en place et par le suivi de la translocation des allergènes et de leurs épitopes au travers de la barrière épithéliale.
L'ensemble des résultats expérimentaux sera ensuite intégré à la base de données d'épitopes et le système de prédiction résultant de ce projet sera édité sous forme de logiciel.