Dr. Marco V. Benavides Sánchez.
Imaginez que chaque cellule de votre corps est une ville en activité constante. Dans cette ville, il existe des milliers de petites machines appelées protéines, qui sont responsables de pratiquement tous les processus vitaux. Les protéines sont responsables du transport de l’oxygène, de la réparation des tissus endommagés et de notre défense contre les infections, parmi de nombreuses autres fonctions essentielles. Ces machines moléculaires sont si importantes que comprendre leur fonctionnement pourrait nous aider à résoudre certaines des plus grandes énigmes de la biologie et de la médecine, comme trouver des remèdes à des maladies qui restent aujourd’hui incurables.
Jusqu’à récemment, déterminer l’apparence et le fonctionnement de ces protéines revenait à assembler à l’aveugle un puzzle dont la pièce la plus importante, leur structure tridimensionnelle, était incroyablement difficile à prédire. Mais tout cela évolue rapidement grâce à l’intelligence artificielle (IA).
Que sont les protéines et pourquoi leur structure est-elle si importante ?
Les protéines sont constituées de longues chaînes d’acides aminés qui se replient pour former des formes tridimensionnelles uniques. La séquence d’acides aminés dans une protéine est déterminée par notre ADN, mais la forme finale que prend la protéine – sa structure – est ce qui lui permet de remplir des fonctions spécifiques.
Par exemple, l’hémoglobine, une protéine présente dans les globules rouges, a une forme spécifique qui lui permet de se lier à l’oxygène et de le transporter dans tout l’organisme. Si la structure de l’hémoglobine change, sa capacité à transporter l’oxygène pourrait également être affectée, ce qui pourrait entraîner des maladies telles que l’anémie.
Pendant des décennies, les scientifiques ont tenté de prédire ces structures à l’aide de diverses techniques expérimentales, telles que la cristallographie aux rayons X, une technique utilisée pour étudier et analyser les matériaux, et la résonance magnétique nucléaire, une technique d’imagerie qui utilise un puissant aimant pour créer des images détaillées. de l’intérieur du corps sans avoir recours aux rayons X. Cependant, ces méthodes sont extrêmement coûteuses, prennent du temps et ne sont pas toujours efficaces. Beaucoup d’entre nous n’ont tout simplement aucune idée de leur apparence ou de leur fonctionnement, ce qui limite notre capacité à développer des traitements efficaces.
AlphaFold : une révolution dans la prédiction de la structure des protéines
C’est là qu’entre en jeu AlphaFold, une IA créée par DeepMind, filiale de Google dédiée à l’intelligence artificielle. En juillet 2021, AlphaFold a surpris la communauté scientifique en réussissant à prédire les structures tridimensionnelles des protéines avec une précision sans précédent lors d’un concours international appelé CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction).
CASP est un événement organisé tous les deux ans au cours duquel les chercheurs tentent de prédire les structures de protéines déjà déterminées expérimentalement, mais dont les résultats n’ont pas été rendus publics. Les modèles d’AlphaFold étaient si précis qu’ils rivalisaient avec les meilleures méthodes expérimentales disponibles. Cette réalisation a représenté un moment charnière dans l’utilisation de l’IA pour la biologie, ouvrant la porte à une nouvelle ère de découverte.
L’alphabet complet des protéines humaines
L’une des réalisations les plus impressionnantes d’AlphaFold est qu’il a prédit la structure de presque toutes les protéines présentes dans le corps humain, un ensemble connu sous le nom de protéome humain.
Grâce à AlphaFold, nous avons désormais accès à une base de données publique contenant les structures de plus de 350 000 protéines, non seulement provenant de l’homme, mais aussi d’autres organismes comme la souris, le maïs et le parasite du paludisme. Et ce n’est que le début. La base de données devrait encore s’étoffer, avec pour objectif d’atteindre 130 millions de structures d’ici la fin de l’année.
Qu’est-ce que cela signifie pour la médecine ?
La capacité de prédire avec précision les structures des protéines a d’immenses implications pour la médecine. Lorsque les scientifiques comprennent à quoi ressemble une protéine et comment elle fonctionne, ils peuvent développer des médicaments qui interagissent plus efficacement avec ces protéines. De nombreuses maladies, comme le cancer, la maladie d’Alzheimer ou encore les infections virales, sont provoquées par des protéines qui fonctionnent mal ou adoptent des structures anormales. En concevant des médicaments qui se lient à ces protéines et corrigent leur dysfonctionnement, bon nombre de ces maladies pourraient être traitées, voire guéries.
De plus, la base de données AlphaFold a déjà commencé à être utilisée par les chercheurs pour découvrir de nouvelles fonctions des protéines et améliorer nos connaissances sur l’origine des maladies génétiques. Ces informations pourraient ouvrir les portes d’une médecine plus personnalisée, où les traitements seraient spécifiquement adaptés aux protéines de chacun.
Les défis rencontrés
Malgré les progrès incroyables réalisés par AlphaFold, il reste encore des défis à relever. La prédiction des structures protéiques n’est pas toujours parfaite et certains modèles doivent être validés par des expériences supplémentaires. De plus, comprendre la structure d’une protéine n’est que la première étape. Savoir comment les protéines interagissent les unes avec les autres et comment elles évoluent dans différentes conditions est crucial pour comprendre leur fonctionnement complet dans le corps humain.
Une autre limite est que même si AlphaFold prédit avec précision la structure de protéines individuelles, il n’est pas encore en mesure de prédire comment ces protéines interagissent dans des complexes plus grands ni comment elles changent en réponse à des signaux chimiques. Ces interactions sont fondamentales pour le fonctionnement cellulaire et donc pour la vie.
L’avenir de la biologie avec l’intelligence artificielle
Le développement d’AlphaFold et d’outils similaires représente un exemple frappant de la façon dont l’intelligence artificielle peut transformer le domaine de la biologie. Nous entrons dans une ère où les données, la puissance de calcul et l’IA se combinent pour résoudre des problèmes qui semblaient auparavant insurmontables. Et même s’il reste encore de nombreux défis à relever, l’avenir est incroyablement prometteur.
La biologie est un domaine vaste et complexe, mais grâce à l’intelligence artificielle, les scientifiques disposent de nouvelles façons d’explorer les mystères de la vie. Les protéines, ces petites machines qui font fonctionner notre corps, commencent à révéler leurs secrets, et ces connaissances ont le potentiel de changer la médecine telle que nous la connaissons.
Pour en savoir plus :
(1) DeepMind’s AI predicts structures for a vast trove of proteins.
(2) New artificial intelligence software can compute protein structures in ….
(3) DeepMind says it will release the structure of every protein known to ….
(4) Predicting Proteome-Scale Protein Structure with Artificial Intelligence.
(5) AI breakthrough could spark medical revolution – BBC.
(6) Artificial Intelligence and Medical Research | NIH News in Health.
(7) Op-ed: The future of artificial intelligence in medicine | News ….
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