Illustration: Wikimedia
Depuis 50 ans, des scientifiques cherchent à prédire la structure des protéines, ce qui permettrait des avancées majeures dans la découverte de nouveaux médicaments. Une intelligence artificielle vient de relever ce défi !
Imagine que quelqu’un te fournisse des instructions écrites (sans images) pour faire un héron en pliant une feuille de papier. Crois-tu que tu pourrais te faire une bonne image de l’œuvre finale juste en lisant ces instructions? C’est exactement ce que tentent de faire les biologistes: prédire la forme d’une protéine à partir de la séquence d’ADN qui permet à une cellule de la fabriquer.
Les protéines sont de grosses molécules, elles-mêmes composées d’un enchaînement de petites molécules, qui assurent des fonctions essentielles à la vie des organismes vivants, comme la production d’hormones ou encore les réactions immunitaires. Ces fonctions sont en partie définies par la structure tridimensionnelle des protéines et la manière dont elles sont repliées. Pour les biologistes, prédire le repliement des protéines lors de leur synthèse serait synonyme de nombreuses avancées dans la compréhension des maladies et la découverte de traitements. Alors que les équipes de recherche planchent là-dessus depuis une cinquantaine d’années, l’intelligence artificielle (IA) de Google, AlphaFold a établi la structure d’une protéine bactérienne en seulement 30 minutes avec une précision de 92%.
L’IA responsable de cet exploit fonctionne par apprentissage profond (deep learning en anglais). Ce n’est ni plus ni moins qu’une version différente d’AlphaGo, l’IA qui a battu le champion humain du jeu de Go en 2016. L’IA a été entraînée avec des milliers d’exemples de séquences de protéines associées à leur structure. Une fois cet entraînement initial réalisé, des séquences sont présentées à l’IA qui va les comparer avec celles dans sa base de données. AlphaFold déduit de ces comparaisons, la structure la plus probable que pourrait avoir cette nouvelle séquence de la protéine qui lui était jusqu’à présent inconnue.
Cette avancée prometteuse devrait aider les biologistes à comprendre certaines maladies, mais aussi à concevoir de nouveaux médicaments. Par exemple, la recherche d’un vaccin contre le coronavirus SARS-Cov2 se focalise sur des protéines présentes sur la membrane du virus. En effet, la manière dont le virus s’accroche aux cellules humaines dépend de la forme de ces protéines. Ainsi, identifier plus rapidement la forme des protéines représentera un avantage considérable pour les biologistes ! AlphaFold s’ajoute à la liste des applications de l’intelligence artificielle, après les échecs, le cube Rubik, l’art ou encore l’identification de fossiles !
