Parcours universitaire remarquable : plongez dans l’excitant parcours du Dr Bajarang pour maîtriser la chimie computationnelle

Dr. Bajarang Kumbhar, professeur adjoint à l'université SVKM's NMIMS, est un éducateur et chercheur dévoué spécialisé en chimie pharmaceutique. Fort d'une vaste expérience de recherche, il se concentre sur l'approfondissement de la compréhension de la conception des médicaments, de la synthèse et des techniques analytiques. Le Dr Kumbhar est passionné par l'encadrement des étudiants et les guide dans des projets de recherche innovants. Ses contributions aux publications académiques et aux conférences témoignent de son engagement à promouvoir l'excellence scientifique et à stimuler l'innovation dans l'enseignement et la recherche pharmaceutiques.

Pharma Now: Bienvenue, Dr Bajarang, sur Pharma Now. Je crois que nous discutons aujourd’hui de votre parcours. Pour notre audience, pourriez-vous expliquer pourquoi vous avez choisi la biochimie et la pharmacie comme domaine de spécialisation, en particulier en tant que professeur à NMIMS ?

Dr. Bajarang: Merci, Pharma Now, de me donner cette opportunité. Je suis heureux de partager comment j’ai commencé ma carrière et comment j’en suis arrivé à me spécialiser en biochimie et en biologie computationnelle, domaines qui sont très proches du centre d’intérêt de Pharma Now. J’ai commencé mon parcours académique en chimie au niveau licence, après avoir été admis en chimie. Cependant, j’ai rapidement réalisé que la biochimie, étroitement liée à la chimie, éveillait davantage mon intérêt.

Au début, je me suis senti incertain durant mon premier semestre, doutant de pouvoir obtenir un MSc en biochimie. Mais avec le temps, j’ai développé une fascination pour l’ADN et ses interactions, et pour la façon dont il influence finalement la synthèse des protéines, essentielle à de nombreuses réactions biochimiques. Les protéines et l’ADN sont des acteurs clés de ce processus, et je me suis senti motivé à explorer davantage ce domaine.

Cet intérêt m’a conduit à poursuivre un PhD en chimie computationnelle, où j’ai appliqué la mécanique quantique pour comprendre les états conformationnels des biomolécules. Par exemple, j’ai travaillé sur l’ARNt et ses interactions avec des molécules d’ARN. J’ai réalisé que mon bagage en chimie était crucial, et que la chimie computationnelle était la manière idéale de concilier mes intérêts pour ces deux domaines.

La mécanique quantique nous permet de comprendre les interactions au niveau atomique ou électronique, qui jouent un rôle important dans la reconnaissance moléculaire. Par exemple, dans mon PhD, j’ai utilisé ces techniques pour explorer comment l’ARNt interagit avec d’autres biomolécules, en étudiant leurs changements structurels à l’aide de simulations de dynamique moléculaire. Cette technique, reconnue par un prix Nobel, simule des environnements et nous aide à comprendre le comportement dépendant du temps des molécules dans diverses conditions comme le pH et la température.

Pharma Now: Incroyable ! Votre parcours semble vraiment impressionnant. Vous avez mentionné la chimie computationnelle, et j’aimerais en savoir plus.

Dr. Bajarang: Oui, la chimie computationnelle est devenue centrale dans mon travail postdoctoral. Après mon PhD, j’ai rejoint IIT Bombay en 2014 en tant que biochimiste computationnel dans le laboratoire du professeur Ambrish Kunwar. L’un de mes projets principaux consistait à étudier les schémas de résistance de médicaments anticancéreux bien connus comme Taxol, Vinblastine et Combrestatin. Malgré leur efficacité, ces médicaments rencontrent souvent des résistances, donc mon objectif était d’investiguer les raisons de ces résistances en utilisant des techniques de chimie computationnelle.

Nous avons modélisé différents isotypes de tubuline, composants des microtubules, et étudié comment ils interagissent avec ces médicaments à l’aide d’outils de docking moléculaire et de simulations dynamiques. Cette étude a révélé des affinités différentielles entre les médicaments et les divers isotypes de tubuline, ce qui a constitué une découverte majeure dans le domaine.

Actuellement, nous travaillons à identifier des molécules médicamenteuses potentielles à partir de bibliothèques de médicaments en ligne, telles que Zinc et DrugBank, en utilisant des outils computationnels. En étudiant les propriétés de ces médicaments, nous pouvons prédire leur efficacité et leurs profils de toxicité, ce qui est essentiel pour la découverte de médicaments.

De plus, nous appliquons des techniques d’apprentissage automatique, spécifiquement l’apprentissage supervisé, pour filtrer de larges bibliothèques de médicaments en fonction de leur similarité avec des médicaments connus efficaces. Cette approche nous a aidés à identifier des candidats prometteurs pour des études plus approfondies.

Pharma Now: La chimie computationnelle semble jouer un rôle crucial dans l’industrie. Que pensez-vous que l’avenir réserve à ce domaine ?

Dr. Bajarang: C’est une excellente question. La chimie computationnelle révolutionne déjà la façon dont les médicaments sont conçus, car elle permet aux chercheurs de prédire les propriétés des molécules avant qu’elles ne soient synthétisées. Cette approche permet non seulement d’économiser de l’argent mais aussi d’accélérer le processus de découverte de médicaments. Par exemple, en étudiant les propriétés électroniques des molécules, nous pouvons prédire leur capacité à donner ou accepter des électrons, ce qui est critique dans les interactions médicament-récepteur.

De plus, la chimie computationnelle est de plus en plus utilisée pour étudier la pharmacocinétique et la pharmacodynamique, aidant les chercheurs à comprendre comment les médicaments sont absorbés, distribués, métabolisés et excrétés par l’organisme.

À l’avenir, les outils computationnels deviendront encore plus intégrés au processus de découverte de médicaments. Nous observons déjà des résultats prometteurs avec des méthodes computationnelles appliquées à des défis comme la pandémie de SARS-CoV-2. Nous avons récemment identifié des molécules potentielles anti-SARS-CoV-2 à partir de bibliothèques de médicaments existantes en utilisant des simulations computationnelles.

Pharma Now: J’aimerais en savoir plus sur les applications de la chimie computationnelle dans l’industrie. Quelles sont les tendances clés ?

Dr. Bajarang: La chimie computationnelle est effectivement un outil puissant pour l’industrie pharmaceutique, en particulier dans le développement de médicaments. Les entreprises l’utilisent de plus en plus pour économiser des coûts et du temps en prédisant les propriétés des molécules avant le travail expérimental. Par exemple, en convertissant des composés chimiques d’un modèle unidimensionnel vers un modèle tridimensionnel, les chercheurs peuvent simuler comment ces molécules pourraient interagir avec des cibles médicamenteuses. Cette approche aide à identifier plus efficacement des candidats-médicaments prometteurs.

De plus, la chimie computationnelle joue un rôle important dans le développement des médicaments biosimilaires. En analysant la structure et les propriétés des médicaments biologiques, elle aide à identifier les biosimilaires les plus appropriés, réduisant ainsi les coûts et les délais de développement.

Pharma Now: C’est fascinant de voir comment cette technologie façonne l’avenir de la pharmacie. Dr. 

Bajarang, en tant que personne issue d’une petite ville du Maharashtra, qu’est-ce qui vous inspire et quel conseil donneriez-vous aux étudiants qui entrent dans ce domaine ?

Dr. Bajarang : Vous m’avez touché avec cette question. Je viens d’Atpadi dans le district de Sangli, où l’accès à l’éducation était limité, et j’ai rencontré de nombreuses difficultés dans mes jeunes années. En fait, j’ai échoué deux fois en classe de 10e. Mais cet échec m’a enseigné l’importance de la persévérance. Après ces échecs, j’ai travaillé dans divers magasins et j’ai réalisé que l’éducation était la clé d’un avenir meilleur.

Malgré mes difficultés initiales, j’ai finalement poursuivi des études scientifiques et obtenu mon MSc et mon PhD. Aujourd’hui, je suis fier de dire que j’ai publié plus de 45 articles et travaillé avec des institutions réputées comme IIT Bombay et NMIMS.

Mon conseil aux étudiants est simple : ne vous laissez pas décourager par les revers. Le succès ne vient pas du jour au lendemain, mais avec de la détermination et du travail acharné, tout est possible. Apprenez de chaque échec et continuez d’avancer. Si j’ai pu y parvenir, vous le pouvez aussi !

Pharma Now: Votre parcours est vraiment inspirant, Dr. Bajarang. Merci de l’avoir partagé avec nous. Nous vous souhaitons plein de succès dans vos recherches et votre enseignement !

Dr. Bajarang : Merci beaucoup ! Ce fut un plaisir d’être ici et de partager mon parcours avec vous.