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Biologie cellulaire

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.

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Modélisation du peptide amyloïde bêta, composant majeur des plaques retrouvées dans la maladie d'Alzheimer.

Modélisation du peptide amyloïde bêta, composant majeur des plaques retrouvées dans la maladie d'Alzheimer.

MOLEKUUL / SCIENCE PHOTO LIBRARY / PVV / Science Photo Library via AFP

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’AlphaFold Protein Prediction Database. 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 La Recherche, 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 Crédit : AlphaFold Data Copyright (2022) DeepMind Technologies Limited

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”", reprend le biologiste. Les scientifiques peuvent aisément en apprécier sa fiabilité grâce à un système d’évaluation intégré à la base de données : la couleur bleue sur la protéine signifie que l’indice de confiance est très haut ; à l’inverse, la couleur rouge est la marque d’un indice de confiance très bas. "De 90 à 100 (sur 100), c’est une très bonne prédiction, on peut lui faire confiance – même si rien ne remplace l’expérience, analyse Alexis Verger. Entre 70 et 90, il peut y avoir des subtilités mais cela reste plutôt cohérent. En dessous, il faut faire attention."

Lutte contre la pollution plastique, compréhension des origines de la vie ou étude des maladies… Selon DeepMind, leur modèle aurait déjà été utilisé dans plus de 4.000 projets de recherche concrets. Un chiffre qui pourrait encore évoluer avec le déploiement de cette base de données et grâce aux futures améliorations du modèle concernant les protéines pour lesquelles il est moins performant.

 

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