Cette découverte du programme d’intelligence artificielle de Google qui révolutionne la biologie et la médecine<!-- --> | Atlantico.fr
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©ANGELA WEISS / AFP

Recherche scientifique

DeepMind, la filiale de Google consacrée à l’intelligence artificielle, a révélé qu’elle venait de réussir à prédire la structure 3D d’une protéine. Quelles sont les conséquences de ces travaux et les perspectives pour la recherche et la médecine ?

Laurent Alexandre

Laurent Alexandre

Chirurgien de formation, également diplômé de Science Po, d'Hec et de l'Ena, Laurent Alexandre a fondé dans les années 1990 le site d’information Doctissimo. Il le revend en 2008 et développe DNA Vision, entreprise spécialisée dans le séquençage ADN. Auteur de La mort de la mort paru en 2011, Laurent Alexandre est un expert des bouleversements que va connaître l'humanité grâce aux progrès de la biotechnologie. 

Vous pouvez suivre Laurent Alexandre sur son compe Twitter : @dr_l_alexandre

 
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Atlantico.fr : Lundi 30 novembre, DeepMind, la filiale de Google qui est dédiée à l’intelligence artificielle, a annoncé qu’elle avait réussi à prédire la structure 3D d’une protéine. En quoi cette découverte est historique pour la communauté scientifique ?

Laurent Alexandre : Les protéines sont à la base des processus biologiques. Elles sont formées de chaînes d’acides aminés qui se replient dans des formes extrêmement complexes. La structure exacte d’une protéine est capitale pour sa fonction et pour fabriquer des molécules capables de la modifier. La principale façon de définir la structure d’une protéine était la cristallographie par rayon X. Les chercheurs transforment une solution de protéines en un cristal que l’on bombarde de rayons X pour observer sa structure par diffraction. Cette méthode nécessite des semaines de travail et coûte près de 50000 et 100000 euros par protéine. Avec Google DeepMind AlphaFold 2, une IA capable d’identifier la structure d’une protéine en quelques heures ce qui est révolutionnaire. Les chercheurs pourront bientôt utiliser AlphaFold pour connaître la forme 3D d’une protéine à partir de sa séquence ADN sans passer par la cristallographie.

Comment cette découverte a été faite ?

La démonstration a été réalisée dans le cadre de la compétition Critical Assessment of Structure Prediction (CASP). Pendant le CASP, les meilleurs groupes de recherche essaient de prédire les structures en 3 dimensions de protéines à partir de leur composition en acides aminés ou de leur séquence ADN. Les organisateurs sélectionnent les dernières protéines découvertes dont les structures n’ont pas été publiées dans les revues scientifiques afin de les comparer avec les prédictions.  AlphaFold a obtenu un score exceptionnel sur ses prédictions. Les performances de la filiale de Google surpassent toutes les autres méthodes. 

Avec cette découverte, que peut-on attendre de concret derrière pour la médecine ?

Chaque cellule humaine contient entre 30000 et 150000 protéines différentes composées d’acides aminés mis bout à bout dont l’ordre fixe la manière dont elle se replie. Et il existe Gogol au cube c’est à dire 1 suivi de 300 zéros combinaisons et donc de structures différentes….

Les protéines ratent parfois leur repliement et ces erreurs sont à l’origine de nombreuses maladies, comme probablement la maladie d’Alzheimer. Prédire le repliement des protéines permettra de mieux comprendre les maladies complexes comme les maladies dégénératives et de trouver de nouveaux traitements. La cartographie complète du protéome c’est-à-dire l’analyse de l’ensemble des protéines de nos cellules va occuper les chercheurs pendant les 50 prochaines années. Cet exploit ouvre des champs enthousiasmants pour la médecine.

Quelles peuvent être les prochaines découvertes de l’intelligence artificielle sur les protéines ?

Nous pouvons espérer comprendre les interactions entre les protéines pour mettre au point des médicaments qui agissent sur les interfaces entre elles. Il faudra pour cela une énorme puissance informatique mais DeepMind peut profiter des colossales ressources informatiques de Google qui est son propriétaire

Il existe d’autres champs très importants sur les interactions entre les protéines et la molécules d’ADN, notamment en ce qui concerne la régulation de la production des ARN.

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