Matériaux biosourcés 3D enrichis en ARNm pour la régénération osseuse : optimisation de la différentiation ostéogénique par des méthodes basées sur l’IA // 3D Bio-Based mRNA-Enriched Materials for Bone Regeneration: Optimizing Osteogenic Differentiation U

Ce projet de thèse vise le développement de «scaffolds» biorésorbables fonctionnalisés par des ARNm à base d’un polycation, la poly(L-lysine) et d’acide hyaluronique, selon différentes architectures. L’originalité de l’approche repose, d’une part, sur l’incorporation au sein de ces biomatériaux de séquences d’ARNm encapsulées dans des nanoparticules, codant pour des protéines clés de la régénération osseuse (VEGF, BMP), et d’autre part, sur l’étude de l’impact de l’organisation tridimensionnelle des polymères sur l’efficacité biologique du «scaffold». Cette approche vise à transformer les cellules présentes au site lésionnel en mini-pompes thérapeutiques par transfection in situ, assurant une production locale et prolongée des protéines d’intérêt à des doses physiologiques. Des approches d’intelligence artificielle seront utilisées comme outils d’aide à la conception pour analyser et exploiter les données expérimentales. Elles permettront d’orienter le design des «scaffolds» (composition, architecture, chargement en ARNm) en vue d’optimiser la différentiation ostéogénique, tout en réduisant le nombre d’itérations expérimentales.

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This PhD project aims to develop bioresorbable scaffolds functionalized with mRNA using a polycation, poly(L-lysine), and hyaluronic acid, arranged in different structural architectures.
The originality of this approach lies in two key aspects. First, these biomaterials will incorporate mRNA sequences encapsulated within nanoparticles, encoding proteins that play a crucial role in bone regeneration, such as VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) and BMP (Bone Morphogenetic Proteins). Second, the project will investigate how the three-dimensional organization of the polymer network influences the biological performance of the scaffold.
The overall objective is to transform cells located at the injury site into localized therapeutic protein factories through in situ transfection, enabling sustained, localized production of the therapeutic proteins at physiological concentrations.
Artificial intelligence (AI) approaches will be used as computer-aided design tools to analyze and exploit the experimental data. These methods will guide the optimization of scaffold design—including composition, architecture, and mRNA loading—to maximize osteogenic differentiation while reducing the number of experimental iterations required.
This work is part of an interdisciplinary and collaborative research project. The PhD candidate will also contribute to data analysis, the writing of scientific publications, and the dissemination of research findings at national and international conferences.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Occitanie (CTREG)
Service : DOCC
Laboratoire : DOCC
Date de début souhaitée : 01-10-2026
Ecole doctorale : Sciences de la Matière (ED482)
Directeur de thèse : GIROD FULLANA SOPHIE
Organisme : CIRIMAT UMR 5085 CNRS UT INP
Laboratoire : CIRIMAT UMR 5085 CNRS UT INP

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Occitanie (CTREG)
Service : DOCC

Master 2 ou diplôme ingénieur en chimie des matériaux, science des polymères, sciences pharmaceutiques ou biotechnologies