Deepmind : la structure de la quasi-totalité des protéines désormais connue grâce à une IA
L’entreprise de Google DeepMind a récemment annoncé que son programme d’intelligence artificielle AlphaFold avait prédit la structure de 200 millions de protéines. Une avancée dans la connaissance de ces molécules du vivant qui pourrait être utile au traitement de maladies.
Donner l’accès à la structure en 3D de la quasi-totalité des protéines connues. C’est l’avancée à laquelle DeepMind, la branche intelligence artificielle de Google, est parvenue, comme l’a annoncé elle-même l’entreprise fin juillet 2022. Les prédictions concernant le repliement de ces 200 millions de macromolécules du vivant ont été rendues possibles grâce au travail d’AlphaFold, le logiciel d’apprentissage profond développé par DeepMind, et des scientifiques du laboratoire européen de biologie moléculaire. Elles ont été rassemblées et mises à disposition de la communauté scientifique au sein de l. Un travail réalisé en un temps record : un an à peine !
"Cela permet de travailler avec des organismes un peu plus exotiques"
Dans un article publié sur le site de , le biologiste Alexis Verger exprime son enthousiasme suite aux annonces de DeepMind : "Cela permet de travailler avec des organismes un peu plus exotiques, sur lesquels les scientifiques ne pouvaient pas travailler auparavant." AlphaFold est d’ailleurs tellement performant qu’il peut prédire une structure de protéine même quand il n’y a pas de similarité entre sa séquence et celles de protéines mieux connues.
La protéine Collagen alpha-2 (VIII), issue de cellules de la cornée humaine. Crédits : AlphaFold Data Copyright (2022) DeepMind Technologies Limited
Ces connaissances ne sont pourtant pas faciles d’accès. Il est possible de prouver par l’expérience la structure d’une protéine une fois synthétisée - ce qui a permis l’entraînement d’AlphaFold - mais ces méthodes sont rapidement limitées. Bon nombre de paramètres sont à prendre en compte pour déterminer la structure en 3D d’une protéine, créant pour chacun des quantités “monstrueuses” de possibilités, selon les termes d’Alexis Verger. C’est pourquoi l’intervention de l’intelligence artificielle est bénéfique.
Un modèle qui aurait déjà été utilisé dans plus de 4.000 projets de recherche concrets
Ensuite, "l’important est de savoir interpréter la prédiction”[...]
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