À l’intérieur de chaque cellule se trouvent des milliards de machines moléculaires et comprendre leur fonctionnement est essentiel pour comprendre et traiter les maladies. La dernière version de AlphaFold (AlphaFold3)un Système d'intelligence artificielle de Googleest capable de prédire la structure et les interactions de 'toutes' les molécules de la vie, Autrement dit, il est capable de déchiffrer à quoi ressemblent les molécules et comment elles agissent.
Sa description est publiée dans la revue 'Nature' et, selon les responsables, AlphaFold 3, un excellent base de données, amène « le monde biologique en haute définition ». Elle permet aux scientifiques de voir les systèmes cellulaires dans toute leur complexité, à travers leurs structures, interactions et modifications. C'est, selon Esprit profondresponsable de cette intelligence artificielle (IA) avec Laboratoires isomorphesd'un « modèle révolutionnaire » qui améliore les précédents et qui fonctionne avec un une précision sans précédent.
AlphaFold3 représente une avancée substantielle par rapport à AlphaFold2, la plus grande base de données à ce jour pour comprendre les protéines
À l’intérieur de chaque cellule végétale, animale et humaine, se trouvent des milliards de machines moléculaires composées de protéines, d’ADN et d’autres molécules, mais aucune d’entre elles ne fonctionne de manière autonome. Ce n’est qu’en voyant comment ils interagissent les uns avec les autres, à travers des millions de types de combinaisons, que vous pourrez commencer à véritablement comprendre les processus de la vie.
Le nouveau modèle est basé sur Les bases d'AlphaFold 2, qui en 2020 et les années suivantes ont représenté une « avancée fondamentale » dans la prédiction de la structure des protéines (en 2022, des prédictions de la structure tridimensionnelle de presque toutes les protéines -200 millions- ont été publiées sur la base de leur séquence d'acides aminés). Des millions de chercheurs à travers le monde ont utilisé cette version pour faire des découvertes dans des domaines tels que les vaccins contre le paludisme, les traitements contre le cancer et la conception d'enzymes, indique un communiqué de Google DeepMind.
Au-delà des protéines
Des améliorations substantielles apportées à l’architecture d’apprentissage profond et au système de formation permettent désormais de prédire avec plus de précision la structure d’un large éventail de systèmes biomoléculaires dans un cadre unifié.
Dans le cas d'interactions protéiques avec d'autres types de molécules, on obtient un amélioration d'au moins 50 % par rapport aux méthodes de prédiction existanteset pour certaines catégories d'interactions importantes, la précision de la prédiction a doublé.
« AlphaFold 3 nous emmène au-delà des protéines pour englober un large spectre de biomolécules. Cette avancée pourrait conduire à un science la plus transformatricedu développement de matériaux biorenouvelables et de cultures plus résistantes à la accélération de la conception de médicaments et de la recherche génomique » ajoute la note.
Cette avancée pourrait permettre d’accélérer la conception de médicaments et la recherche génomique ou de créer des cultures plus résistantes.
A partir d'une liste de molécules, AlphaFold 3 est capable de générer son structure tridimensionnelle commune, montrant comment ceux-ci s’emboîtent. Modéliser de grandes biomolécules telles que protéines, ADN et ARNainsi que petites moléculeségalement appelés ligands.
De plus, vous pouvez modéliser modifications chimiques de ces molécules qui contrôlent le bon fonctionnement des cellules et qui, lorsqu'elles sont altérées, peuvent provoquer des maladies.
Les scientifiques peuvent accéder librement à la base de données pour modéliser des structures composées de protéines, d'ADN ou d'ARN.
Cette nouvelle fenêtre sur les molécules de la vie révèle comment elles sont toutes connectées et aide à comprendre comment ces connexions affectent les fonctions biologiques, telles que l'action des médicaments, la production d'hormones et le processus de réparation de l'ADN qui préserve la santé.
Une « google maps » de molécules, ouverte
Les les scientifiques peuvent accéder gratuitement à la plupart de ses fonctions via le serveur AlphaFold récemment lancé. En quelques clics, ils peuvent exploiter la puissance d'AlphaFold 3 pour modéliser des structures composées de protéines, ADN, ARN et une sélection de ligands, ions et modifications chimiques.
« AlphaFold 3 a le potentiel d'être aussi innovant qu'AlphaFold lors de sa première sortie. Avec le serveur, il ne s'agit plus seulement de prédire les structures, mais de faciliter généreusement l'accès et de permettre aux chercheurs de poser des questions audacieuses et d'accélérer les découvertes », souligne-t-il. dehors Céline Bouchouxdu Francis Crick Institute.
« Comprendre le monde biomoléculaire en nous et la façon dont les réseaux complexes de molécules interagissent dans nos cellules est un point de départ crucial pour comprendre et traiter les maladies grâce à la conception rationnelle de médicaments », déclare Isomorphic Labs.
En ce sens, et pour faire progresser cette compréhension, a été développé ce modèle d'IA innovant qui fournit une vision précise au niveau atomique de la structure des systèmes biomoléculaires, conclut Isomorphic, qui est déjà en contact avec des entreprises du secteur pour sa mise en œuvre.