L'IA de DeepMind accélérera la découverte de médicaments en prédisant comment les protéines se replient

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 03 décembre

Google DeepMind a développé un outil pour prédire la structure des protéines à partir de leur séquence génétique, marquant un exemple remarquable d'utilisation de l'IA dans le processus de découverte scientifique.

Comment ça fonctionne: Le système, appelé AlphaFold, modélise les schémas de repliement complexes de longues chaînes d'acides aminés, en fonction de leurs interactions chimiques, pour former la forme tridimensionnelle d'une protéine. Ceci est connu comme le problème de repliement des protéines , qui défie les scientifiques depuis des décennies.

Pourquoi est-ce important: La forme d'une protéine dicte sa fonction dans le corps, donc être capable de prédire la structure d'une protéine permet aux scientifiques de synthétiser de nouveaux médicaments à base de protéines pour traiter des maladies ou de nouvelles enzymes pour décomposer les polluants dans notre environnement.

Données d'entraînement: L'équipe DeepMind a formé des réseaux de neurones profonds pour prédire les distances entre les paires d'acides aminés et les angles entre leurs liaisons chimiques, en utilisant les quantités massives de données disponibles à partir du séquençage génomique. Le système résultant génère des structures protéiques très précises, dépassant les techniques de prédiction précédentes, explique l'équipe.

La plus grande image : DeepMind n'est pas le seul à travailler pour accélérer la découverte scientifique avec l'apprentissage automatique. Beaucoup les autres entreprises et les chercheurs ont cherché à développer des algorithmes pour découvrir de nouveaux médicaments et de nouveaux matériaux.