L’antibiorésistance des MRSA est une raison dramatique de décès. La modélisation prédictive offre un outil puissant dans la conception de traitements. Nous avons publié que des antibiotiques ‘anti-FASII’ réduisent la virulence de S. aureus, mais ne l’éliminent pas. Cependant, l’inactivation d’une 2ème cible, PlsX, conduit à l’arrêt totale du pathogène (non-publié). Objectif : Avec la cible pré-validée, concevoir in silico, puis confirmer par tests établis, des ligands qui boostent l’élimination de S. aureus par des antiFASII. Par criblage in silico de chimiothèques et modélisation des complexes PlsX/ligands, des inhibiteurs de PlsX seront identifiés, les meilleurs seront synthétisés, et testés contre les staphylocoques en synergie avec l’anti-FASII. En parallèle, les châssis moléculaires des hits seront optimisés par 'machine learning' avant des essais in vivo. Ce projet ciblé fournira une stratégie et des produits innovants pour traiter des infections à MRSA.