Yohan Demeure, expert géographe
Récemment, un programme d’intelligence artificielle a réussi à prédire comment les protéines se replient. Or, le « repliement des protéines » est essentiel pour mieux comprendre la structure biologique de la vie. Il s’agissait d’un problème que la science a tenté de résoudre durant les cinquante dernières années. Et il aura suffi de quelques semaines à l’intelligence artificielle pour y parvenir !
Qu’est-ce que le repliement des protéines ?
On parle de repliement lorsque les protéines se tordent afin de former des structures en 3D. Or, la forme de la protéine détermine sa fonction. Rappelons tout de même qu’en biologie, la protéine joue un rôle essentiel dans la plupart des processus biologiques. Par exemple, leur forme peut déterminer la façon dont les anticorps combattent les virus ou comment l’insuline régule le taux de sucre dans le sang.
Seulement, voilà, il existe plus de 200 millions de protéines et pour l’instant, la science en connaît seulement une petite partie. Ceci n’est d’ailleurs pas étonnant dans la mesure où découvrir la forme d’une seule protéine nécessite souvent plusieurs années de recherches.
Une IA rapide et efficace
Selon un communiqué publié le 30 novembre 2020, l’intelligence artificielle AlphaFold de DeepMind (filiale de Google) a pourtant réussi à prédire le repliement des protéines. Pour chaque protéine, le processus prend ici seulement quelques jours, s’accompagnant d’un taux de réussite de 90 %. Cela représente donc un énorme gain de temps et d’argent. Comment ceci a-t-il été possible ? Durant des semaines, les chercheurs ont alimenté l’IA à l’aide d’une base de données publique contenant 170 000 protéines et formes. Ainsi, en rencontrant une nouvelle protéine, le programme se trouve en capacité de regrouper l’ensemble les informations en sa possession pour prédire sa forme au moyen d’une modélisation en 3D.
Crédits : DeepMind
Alors que les premiers résultats doivent faire l’objet d’une analyse de la part des chercheurs de DeepMind, il s’agit là d’une sérieuse avancée, notamment dans la lutte contre les maladies. Les chercheurs du projet ambitionnent en effet de mieux comprendre le mécanisme des maladies et donc, de développer des traitements efficaces. Trois maladies sont particulièrement ciblées : le paludisme, la maladie du sommeil et la leishmaniose (maladie parasitaire).
Enfin, DeepMind a également évoqué d’autres applications possibles. L’IA AlphaFold pourrait notamment aider l’agriculture en facilitant la production de récoltes ayant de meilleures qualités nutritionnelles. Dans le domaine du développement durable, cela pourrait aider à mettre au point des enzymes vertes dans le but de réduire la pollution plastique.
