L’intelligence artificielle a fissuré la structure de presque 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 faim ou la pollution.
Les protéines sont la pierre angulaire de la vie. Il se compose d’une chaîne d’acides aminés, pliée en une structure tridimensionnelle complexe qui détermine en grande partie sa fonction. Une fois que vous savez comment les protéines se replient, vous pouvez commencer à comprendre comment elles fonctionnent et comment modifier leur comportement. Bien que l’ADN fournisse des instructions pour fabriquer des chaînes d’acides aminés, il est plus difficile de prédire comment elles interagiront pour former des formes tridimensionnelles, et à ce jour, les scientifiques n’ont déchiffré qu’une fraction des quelque 200 millions de protéines connues. la science.
En novembre 2020, Groupe Intelligence Artificielle pensées profondes Il a annoncé qu’ils avaient développé un programme appelé AlphaFold qui pourrait prédire rapidement ces informations à l’aide d’un algorithme. Depuis lors, il a détruit le code génétique de chaque organisme dont le génome a été séquencé, prédisant la structure des centaines de millions de protéines qu’ils contiennent collectivement.
L’année dernière, DeepMind a publié les structures protéiques de vingt espèces, dont Environ 20 000 protéines sont exprimées par l’homme – Ouvert Données de base. Il a maintenant terminé sa tâche, libérant la structure prédictive de plus de 200 millions de protéines.
“En gros, vous pouvez le considérer comme englobant l’ensemble du monde des protéines”, déclare Demis Hassabis, fondateur et PDG de DeepMind et DeepMind.
Les scientifiques utilisent déjà certaines de ces prédictions précédentes pour aider à développer de nouveaux médicaments. En mai, des chercheurs dirigés par le professeur Matthew Higgins de l’Université d’Oxford annoncer Ils ont utilisé le modèle AlphaFold pour aider à déterminer la structure protéique du principal parasite du paludisme et déterminer où les anticorps qui pourraient empêcher la transmission du parasite ont tendance à se lier.
“Avant, nous utilisions une technique appelée cristallographie des protéines pour voir à quoi ressemblait cette molécule, mais parce qu’elle est si dynamique et mouvante, nous ne pouvions pas la gérer”, a déclaré Higgins. “Lorsque nous avons pris le modèle AlphaFold et l’avons combiné avec ces preuves expérimentales, tout a soudainement pris un sens. Ces connaissances seront désormais utilisées pour concevoir de meilleurs vaccins qui induisent des anticorps plus efficaces pour prévenir la transmission. »
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Le modèle AlphaFold a également été utilisé par des scientifiques du Centre d’innovation enzymatique de l’Université de Portsmouth, pour identifier les enzymes de la nature qui pourraient être modifiées pour digérer et recycler le plastique. Le professeur John McGeehan, qui a dirigé les travaux, a déclaré. « Il y a un changement de paradigme complet. Nous pouvons vraiment accélérer nos objectifs à partir d’ici – et cela nous aide à diriger cette précieuse ressource vers ce qui compte.
Professeur Dame Janet Thornton, chef de groupe et scientifique principale à European Molecular la biologie L’Institut européen de bioinformatique de laboratoire déclare : « La prédiction de la structure de la protéine AlphaFold a été utilisée de nombreuses façons. J’espère que cette dernière mise à jour mènera à une rafale de nouvelles découvertes passionnantes dans les mois et les années à venir, tout cela grâce au fait que les données sont disponibles pour que tout le monde puisse les utiliser.
