Cher lecteur,
Comme les lecteurs réguliers le savent, nous suivons de très près les progrès de DeepMind, la division intelligence artificielle (IA) de Google, dans l’Investisseur Tech.
La percée la plus incroyable de DeepMind à ce jour est sans doute celle de son IA Alpha Fold 2 au début de cette année. Elle a prédit avec précision la structure de presque toutes les protéines connues sur Terre – plus de 200 millions d’entre elles. DeepMind a ensuite publié l’ensemble de la base de données pour que tout le monde puisse l’utiliser.
Les percées de DeepMind dans le domaine des protéines depuis son premier AlphaFold ont conduit à une explosion des travaux en protéomique (étude des protéines). Une équipe de chercheurs de l’université de Washington vient de publier des travaux de recherche très intéressants qui complètent parfaitement ce que DeepMind a déjà fait.
L’équipe a développé un nouvel outil basé sur l’IA appelé ProteinMPNN. Il donne aux scientifiques la capacité de rétroconcevoir les structures des protéines.
Voici comment cela fonctionne…
Si les scientifiques conçoivent une nouvelle structure protéique destinée à affecter un résultat souhaité, ProteinMPNN peut inverser cette conception et identifier la séquence d’acides aminés spécifique de la protéine. Cela donne aux scientifiques la « recette » pour produire cette protéine en laboratoire.
Je ne saurais trop insister sur le fait que c’est incroyable.
Cela permet aux scientifiques de concevoir de nouvelles protéines sur la base de leur seule structure, puis d’utiliser ProteinMPNN pour déterminer comment ces protéines peuvent être fabriquées.
D’un point de vue pratique, cela a des implications majeures tant pour le développement thérapeutique que pour la biologie synthétique.
Dans le premier cas, nous disposons désormais de tous les outils nécessaires pour concevoir et produire des protéines susceptibles de guérir des maladies difficiles que nous n’avons pas pu traiter jusqu’à présent. Je m’attends à voir apparaître des thérapies qui changeront la vie des patients.
Quant à la biologie synthétique, nous pourrions utiliser ces outils pour faire toutes sortes de choses intéressantes.
Par exemple, nous pourrions créer des bactéries capables de nettoyer les déversements de pétrole dans l’océan à l’aide de ProteinMPNN. Ou peut-être pourrions-nous créer des bactéries qui produisent de l’oxygène ou consomment du dioxyde de carbone.
Vraiment, les applications sont illimitées.
Et voici la meilleure partie : l’équipe de recherche de l’Université de Washington a suivi l’exemple de DeepMind. Ils ont mis ProteinMPNN en libre accès pour que tout le monde puisse l’utiliser.
Alpha Fold 2 et ProteinMPNN offrent aux chercheurs et aux sociétés de biotechnologie des ressources incroyables pour le développement thérapeutique, qui n’ont tout simplement jamais existé auparavant. C’est comme si on allumait un interrupteur. L’ensemble du domaine était dans l’obscurité et sévèrement limité par ce qu’il pouvait faire en termes de prédiction de la structure des protéines et d’ingénierie inverse des protéines.
Désormais, les capacités et les ressources sont accessibles au public et tout le monde peut les utiliser.
Le résultat final ? Une explosion dans le domaine de la protéomique et le recours à des entreprises de biotechnologie nouvelles et existantes qui tirent parti de ces outils incroyablement transformateurs.
Les opportunités d’investissement dans le domaine de la médecine de précision sont extraordinaires.
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Salutations,
Jeff Brown
Rédacteur en chef de l’Investisseur Tech
