Développée par le laboratoire Deepmind, l’intelligence artificielle AlphaFold serait assez près de révolutionner la compréhension des structures protéiques, et donc la découverte de nouveaux médicaments. Toutefois, la communauté scientifique n’est pas unanime sur la question.
Une énorme base de données publique
L’intelligence artificielle AlphaFold de DeepMind (une filiale de Google) avait largement fait parler d’elle en 2020 avec la résolution d’un demi-siècle de recherches en biologie en seulement quelques semaines. Les chercheurs avaient alimenté AlphaFold à l’aide d’une base de données publique qui contenait 170 000 protéines et formes. Ensuite, l’IA a rapidement prédit le repliement des protéines (lorsque les protéines se tordent afin de former des structures en 3D) avec un taux de réussite de 90 %.
Comme l’explique une publication dans la revue Nature du 18 janvier 2024, AlphaFold propose désormais une base de données publique gigantesque qui comprend pas moins de 350 000 structures protéiques. L’IA peut ainsi potentiellement changer les règles du jeu dans le domaine médical. En effet, ses compétences ne se limitent pas au domaine académique, mais peuvent avoir des applications pratiques en permettant notamment la découverte de nouveaux médicaments.
Quelques doutes persistent sur AlphaFold
Les limites d’AlphaFold ont été récemment testées par une équipe de biologistes de l’Université de Caroline du Nord (États-Unis). Les chercheurs ont évalué rigoureusement l’IA afin de comprendre à quel point les structures protéiques pouvaient être efficaces dans le cadre de la recherche de médicaments inédits. Les auteurs de l’étude ont principalement observé des composés chimiques interagir avec les protéines. En comparant les résultats prédits par AlphaFold et ceux obtenus grâce à des méthodes d’expérimentation traditionnelles, les auteurs ont conclu que l’IA était particulièrement efficace. En effet, les résultats des deux côtés étaient quasiment identiques.
Toutefois, il faut savoir que d’autres scientifiques sont plus sceptiques sur l’apport d’AlphaFold dans le domaine médical. Une autre étude publiée en octobre 2023 sur la plateforme bioRxiv stipule que l’IA peut être utile pour certains groupes de médicaments et pour d’autres non. Par ailleurs, l’IA considère ses propres prédictions comme étant très précises dans 10 % des cas, mais dans la réalité, elles peuvent être sensiblement différentes des structures découvertes lors des expérimentations classiques.
Enfin, s’il est déjà plus ou moins question de contrats avec des géants de l’industrie pharmaceutique, l’engouement autour d’AlphaFold doit tout de même rester mesuré, malgré les récentes avancées. Effectivement, il ne fait aucun doute que l’IA doit encore être perfectionnée pour réellement prétendre un jour soutenir la recherche de nouveaux médicaments qui pourraient apparaître sur le marché.
