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Numeric solution for food peptidomics

La peptidomique vise l’identification à grande échelle des peptides présents dans des tissus/Fluides biologiques. Aujourd’hui, les données de peptidomique sont majoritairement traitées avec des logiciels pensés pour la protéomique « classique ». Or, le peptidome a des spécificités (peptides endogènes ou issus de digestion alimentaire, diversité de longueurs, néo-terminaux, issus de modification post-traductionnelle (PTM), absence d’enzyme de référence, etc.) qui rendent ces outils inadaptés et source d’erreurs d’identification/validation.

L’objectif principal du projet est de concevoir et mettre en œuvre de nouvelles stratégies d’identification et surtout de validation spécifiquement adaptées à la peptidomique, plutôt que de “transposer” les flux de travaux (workflows) protéomiques.

Le projet parie sur la philosophie Open Mass Search (OMS) : laisser la recherche ouverte à des décalages de masse inattendus pour mieux capturer la diversité réelle des peptides modifiés en peptidomique. Mais adapter l’OMS à la peptidomique demande des développements algorithmiques dédiés et des stratégies de validation robustes (contrôle des faux positifs, scoring adapté, etc.).

Les avancées méthodologiques seront appliquées à un cas concret : l’allergie alimentaire au chanvre. L’idée est d’identifier, parmi les peptides dérivés du chanvre (notamment après digestion), ceux présentant un risque allergénique pour le consommateur. Les méthodes développées se veulent génériques, donc transférables à d’autres domaines de biologie/food-health utilisant la peptidomique.

Implication de BIBS dans ANR PEPTIDOMS (oct 2024 - oct 2028) :  Pilotage, peptidomique par spectrométrie de masse, test des algorithmes développés par les partenaires + application au chanvre.