L’intelligence artificielle a déchiffré la structure de pratiquement toutes les protéines connues de la science, ouvrant la voie au développement de nouveaux médicaments ou technologies pour relever des défis mondiaux tels que la famine ou la pollution.
Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie. Constituées de chaînes d’acides aminés, repliées en formes complexes, leur structure 3D détermine en grande partie leur fonction. Une fois que vous savez comment une protéine se replie, vous pouvez commencer à comprendre son fonctionnement et comment modifier son comportement. Bien que l’ADN fournisse les instructions pour fabriquer la chaîne d’acides aminés, prédire comment ils interagissent pour former une forme 3D était plus délicat et, jusqu’à récemment, les scientifiques n’avaient déchiffré qu’une fraction des quelque 200 millions de protéines connues de la science.
En novembre 2020, le groupe AI DeepMind a annoncé avoir développé un programme appelé AlphaFold capable de prédire rapidement ces informations à l’aide d’un algorithme. Depuis lors, il a analysé les codes génétiques de chaque organisme dont le génome a été séquencé et prédit les structures des centaines de millions de protéines qu’ils contiennent collectivement.
L’année dernière, DeepMind a publié les structures protéiques de 20 espèces, dont presque toutes les 20 000 protéines exprimées par l’homme – sur un terrain ouvert base de données. Maintenant, il a terminé le travail et a publié des structures prédites pour plus de 200 millions de protéines.
“Essentiellement, vous pouvez le considérer comme couvrant l’ensemble de l’univers des protéines. Il comprend des structures prédictives pour les plantes, les bactéries, les animaux et de nombreux autres organismes, ouvrant d’énormes nouvelles opportunités pour AlphaFold d’avoir un impact sur des questions importantes, telles que la durabilité, l’insécurité alimentaire et les maladies négligées », a déclaré Demis Hassabis, fondateur de DeepMind et directeur général.
Les scientifiques utilisent déjà certaines de ses prédictions antérieures pour aider à développer de nouveaux médicaments. En mai, des chercheurs dirigés par le professeur Matthew Higgins de l’Université d’Oxford annoncé ils avaient utilisé les modèles d’AlphaFold pour déterminer la structure d’une protéine clé du parasite du paludisme et déterminer où les anticorps susceptibles de bloquer la transmission du parasite étaient susceptibles de se lier.
“Auparavant, nous utilisions une technique appelée cristallographie des protéines pour déterminer à quoi ressemble cette molécule, mais comme elle est assez dynamique et se déplace, nous ne pouvions tout simplement pas la maîtriser”, a déclaré Higgins. “Lorsque nous avons pris les modèles AlphaFold et les avons combinés avec ces preuves expérimentales, tout a soudainement pris un sens. Cette idée sera désormais utilisée pour concevoir des vaccins améliorés qui induisent les anticorps bloquant la transmission les plus puissants. »
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Les modèles d’AlphaFold sont également utilisés par les scientifiques du Centre d’innovation enzymatique de l’Université de Portsmouth, pour identifier les enzymes du monde naturel qui pourraient être modifiées pour digérer et recycler les plastiques. “Il nous a fallu beaucoup de temps pour parcourir cette énorme base de données de structures, mais nous avons ouvert toute une gamme de nouvelles formes tridimensionnelles que nous n’avions jamais vues auparavant et qui pourraient réellement décomposer les plastiques”, a déclaré le professeur John McGeehan, qui dirige l’oeuvre. « Il y a un changement de paradigme complet. Nous pouvons vraiment accélérer où nous allons à partir d’ici – et cela nous aide à diriger ces précieuses ressources vers les choses qui comptent.
Prof Dame Janet Thornton, chef de groupe et scientifique senior à l’European Molecular La biologie L’Institut européen de bioinformatique du laboratoire, a déclaré: «Les prédictions de la structure des protéines AlphaFold sont déjà utilisées de multiples façons. Je m’attends à ce que cette dernière mise à jour déclenche une avalanche de découvertes nouvelles et passionnantes dans les mois et les années à venir, et tout cela grâce au fait que les données sont disponibles ouvertement et utilisables par tous.
