Déchiffrer les bases structurales de la sélectivité des ligands peptidiques pour les terres rares : une approche combinée expérimentale et computationnelle pour une extraction et une séparation durables

Les terres rares, qui incluent les lanthanides (Ln), le scandium (Sc) et l'yttrium (Y), sont des composants irremplaçables des technologies de pointe et vertes, comme les écrans tactiles, les éoliennes ou les véhicules électriques. Pourtant, leur approvisionnement stratégique pose un problème environnemental majeur : les méthodes actuelles d'extraction et de séparation reposent sur des procédés énergivores et chimiquement agressifs, générant des déchets importants et une pollution significative. Il existe donc un besoin urgent de développer des alternatives plus durables. Les ligands biomoléculaires, en particulier les protéines et les peptides, offrent une solution verte prometteuse. Cependant, leur application pratique est limitée par une faible sélectivité entre les différents terres rares. Pour surmonter cette limitation, il est crucial d'élucider les paramètres structuraux — encore mal compris — qui régissent la reconnaissance des terres rares par les ligands à base de peptides. Ce projet de thèse comblera cette lacune grâce à une approche interdisciplinaire combinant l'analyse spectroscopique et la modélisation computationnelle, afin d'établir des relations structure-propriété pour la sélectivité de liaison des terres rares dans les peptides et les protéines. La sphère de coordination et l'affinité de liaison d'une bibliothèque de peptides et de protéines liant les terres rares seront caractérisées de manière exhaustive à l'aide d'un ensemble de techniques spectroscopiques complémentaires, notamment : la luminescence résolue en temps, la résonance magnétique nucléaire (RMN), la spectroscopie d'absorption des rayons X (XAS), sous la direction du Dr. Enrico Falcone au Laboratoire de Chimie de Coordination (CNRS UPR8241) à Toulouse. Afin d'extraire des paramètres structuraux (par exemple, le nombre de coordination, les longueurs de liaison, le nombre de molécules d'eau coordonnées au métal) à partir des données spectroscopiques expérimentales, des modèles in silico seront développés sous la direction du Pr. Mario Prejanò au Département de Chimie et Technologies Chimiques de l'Université de Calabre (Italie), en utilisant des méthodes computationnelles de pointe, notamment : la dynamique moléculaire (MD) avec échantillonnage amélioré, des méthodes de mécanique quantique, principalement dans le cadre de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT). L'ensemble de données résultant servira de base pour l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique (ML), capable de prédire des séquences de peptides présentant une sélectivité de liaison améliorée pour les terres rares. Ce modèle prédictif sera validé expérimentalement, bouclant ainsi la boucle entre la computation et l'expérience. En résumé, ce projet de thèse décryptera les déterminants structuraux fondamentaux de la sélectivité des terres rares dans les ligands à base de peptides et fournira un cadre prédictif pour la conception rationnelle de peptides et de protéines liant les terres rares avec des propriétés de coordination sur mesure. À l'avenir, ces connaissances fondamentales pourraient permettre de développer des méthodes plus durables et efficaces pour l'extraction, la séparation et le recyclage des terres rares, basées sur des ligands biomoléculaires. École doctorale : SDM - SCIENCES DE LA MATIERE - Toulouse Direction : Enrico FALCONE Financement : MSCA COFUND BEST