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TogglePrédictions biologiques
L’équipe de DeepMind de Google a réussi à élaborer un algorithme d’intelligence artificielle qui a relevé un défi biologique jugé extrêmement complexe et qui semblait presque impossible à résoudre depuis des décennies.
Dans un récent article de blog, DeepMind a fait savoir que ses chercheurs ont mis au point un nouvel algorithme nommé AlphaFold 2, capable de résoudre ce qu’on appelle le problème du repliement des protéines. Cette entreprise scientifique ambitieuse vise à prédire la forme de protéines uniquement à partir de leur composition chimique. L’impact de ces prédictions pourrait révolutionner les sciences biomédicales en permettant aux médecins de développer de nouveaux traitements beaucoup plus rapidement.
Un véritable défi
Les protéines sont essentiellement des chaînes de molécules appelées acides aminés, organisées dans des structures complexes. Un seul type de protéine peut avoir environ 10^300 conformations possibles — un chiffre qui dépasse l’entendement ! Le CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) est un défi biennal destiné aux scientifiques qui cherchent à résoudre ce problème, et lors de la dernière édition, AlphaFold 2 a surpassé tous ses concurrents.
Lors du CASP 2020, AlphaFold 2 a obtenu un score médian de 92,4 sur 100 pour la prédiction de structures, selon les résultats des recherches prépubliées de l’équipe. Même si ce n’est pas parfait, ce résultat est largement supérieur aux méthodes de devinette et d’essai qui prédominaient dans ce domaine pendant des années.
Passer à l’action
L’algorithme AlphaFold 2 est déjà en usage. Selon le blog de DeepMind, l’équipe a pu prédire la structure de plusieurs protéines du coronavirus SARS-CoV-2. De plus, ils estiment que cet algorithme pourrait considérablement augmenter la vitesse à laquelle les médecins peuvent analyser de nouvelles maladies et élaborer des traitements potentiels.
Andrei Lupas, directeur de l’Institut Max Planck pour la biologie du développement et évaluateur du CASP, a partagé dans le blog de DeepMind que « les modèles incroyablement précis d’AlphaFold ont permis de résoudre une structure de protéine sur laquelle nous étions bloqués depuis près d’une décennie ».
LIRE EN DÉTAIL : AlphaFold : une solution à un défi biologique vieux de 50 ans [DeepMind]
Pour en savoir plus sur DeepMind : Un différent de pouvoir se joue chez Google pour contrôler une IA surhumaine.
FAQ
Qu’est-ce que le problème du repliement des protéines ?
Le problème du repliement des protéines consiste à prédire la forme tridimensionnelle d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés.
Pourquoi est-il important de résoudre ce problème ?
La capacité à prédire avec précision la structure des protéines pourrait accélérer la découverte de nouveaux médicaments et thérapies.
Quels sont les domaines d’application de l’algorithme AlphaFold ?
AlphaFold pourrait être utilisé dans la recherche biomédicale, la conception de médicaments et même la biotechnologie.
DeepMind développe-t-il d’autres projets en parallèle ?
Oui, l’équipe DeepMind travaille sur plusieurs autres projets d’intelligence artificielle, notamment dans le domaine de la santé et de l’apprentissage automatique.
Comment AlphaFold 2 a-t-il été testé ?
AlphaFold 2 a été évalué lors de la compétition CASP, où des scientifiques se mesurent pour prédire la structure des protéines.