Offre de thèse
ENACT LORRAINE NORD - IA Multi-Agents pour la Découverte Enzymatique Automatisée par Spectroscopie Raman
Date limite de candidature
27-06-2025
Date de début de contrat
01-10-2025
Directeur de thèse
MAILLARD Alain
Encadrement
La thèse s'effectuera au LMOPS (Metz sous la codirection d'A.Maillard et D.Chapron
Type de contrat
école doctorale
équipe
Equipe 2 : Photoniquecontexte
Les réactions enzymatiques sont au cœur de la biotechnologie moderne, mais leur détection, leur caractérisation et leur valorisation restent encore complexes et fragmentées. La spectroscopie Raman, technique non destructive et rapide, permet aujourd'hui d'étudier des échantillons bruts, des milieux complexes, des interactions moléculaires in situ, et d'en extraire des signatures d'intérêt, des cinétiques, rendements, et pureté. Cette technique offre un avantage unique par sa capacité à accompagner l'ensemble du processus de bio-découverte : depuis l'analyse compositionnelle initiale des échantillons naturels, en passant par le monitoring des biotransformations, jusqu'à la caractérisation finale des souches purifiées et de leurs activités catalytiques spécifiques. Combinée à des modèles d'IA spécialisés et à une architecture multi-agents orchestrée, cette technologie peut permettre d'automatiser toute la chaîne de découverte enzymatique. Cette approche représente une avancée significative dans la prospection biologique, en permettant d'extraire de la valeur à partir de substrats auparavant peu caractérisés ou sous-exploités, avec la capacité de détecter des activités enzymatiques directement dans des substrats bruts, sans purification préalable.spécialité
Physiquelaboratoire
LMOPS - Laboratoire Matériaux Optiques, Photonique et Systèmes
Mots clés
spectroscopie Raman, biotechnologie, IA
Détail de l'offre
La découverte d'enzymes nouvelles représente un défi majeur pour la biotechnologie, nécessitant des approches de criblage coûteuses et chronophages. Ce projet propose une approche innovante combinant spectroscopie Raman, IA multi-agents et bioinformatique.
L'objectif est de détecter automatiquement des transformations biochimiques d'intérêt, en intégrant l'analyse de matières premières brutes, le suivi en temps réel de réactions enzymatiques et l'identification de composés bioactifs. Le système reposera sur des modèles d'apprentissage capables de corréler les données spectrales à des activités biochimiques, et intégrera des modules d'interprétation, de tri et de génération de résultats valorisables.
Keywords
Raman spectroscopy, biotechnology, AI
Subject details
The discovery of new enzymes represents a major challenge for biotechnology, requiring costly and time-consuming screening approaches. This project proposes an innovative approach combining Raman spectroscopy, multi-agent AI, and bioinformatics. The objective is to automatically detect biochemical transformations of interest by integrating the analysis of raw materials, real-time monitoring of enzymatic reactions, and the identification of bioactive compounds. The system will be based on learning models capable of correlating spectral data with biochemical activities and will integrate modules for interpretation, sorting, and generation of valuable results.
Profil du candidat
Master 2 ou equivalent
informatique et ia
caractérisation de matériaux
spectroscopie
des notions de biologie sont un plus
Candidate profile
Master's degree or equivalent
Computer science and AI
Materials characterization
Spectroscopy
Biology skills are a plus
Référence biblio
DOI : 10.1039/C0SC00226G (Perspective) Chem. Sci., 2010, 1, 151-160
DOI : 10.1021/jacs.2c05359 J. Am. Chem. Soc. 2022, 144, 43, 19651–19667
DOI : 10.3390/pharmaceutics14081673Pharmaceutics 2022, 14(8), 1673;