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Une percée sur le «problème du repliement des protéines» peut nous aider à comprendre la maladie et à découvrir de nouveaux médicaments

DeepMind, un laboratoire de recherche sur l’IA qui a été acheté par Google et qui fait désormais partie indépendante de la société mère de Google Alphabet, a annoncé cette semaine une percée majeure qu’un biologiste de l’évolution a qualifié dechangeur de jeu””

«Cela changera la médecine», a déclaré le biologiste Andrei Lupas à Nature «Cela changera la recherche Cela changera la bio-ingénierie Ça va tout changer

La percée: DeepMind affirme que son système d’IA, AlphaFold, a résolu «the problem of protein folding» – un grand défi de la biologie qui dérange les scientifiques depuis 50 years

Les protéines sont les machines de base qui font travailler vos cellules Ils commencent comme des chaînes d’acides aminés (imaginez les perles sur un collier), mais ils se replient rapidement en une forme tridimensionnelle unique (imaginez que vous frottez le collier de perles dans votre main)

Cette forme 3D est cruciale car elle détermine le fonctionnement de la protéine Si vous êtes un scientifique qui développe un nouveau médicament, vous voulez connaître la forme de la protéine, car cela vous aidera à trouver une molécule capable de s’y lier, de s’y adapter pour modifier son comportement. Le problème est qu’il est incroyablement difficile de prédire la forme d’une protéine.

Tous les deux ans, les chercheurs qui travaillent sur ce problème tentent de prouver à quel point leurs pouvoirs prédictifs sont bons en soumettant une prédiction sur les formes que prendront certaines protéines. Leurs contributions sont jugées lors de la conférence Critical Assessment of Structure Prediction (CASP), qui est essentiellement un concours scientifique sophistiqué pour les adultes.

In 2018, l’IA de DeepMind surpassait déjà tout le monde au CASP, provoquant des sentiments mélancoliques parmi les chercheurs humains DeepMind a remporté la victoire cette année-là, mais il n’avait toujours pas résolu le problème du repliement des protéines Pas même proche

This year, however, son système AlphaFold a été en mesure de prédireavec une vitesse et une précision impressionnantesles formes dans lesquelles des chaînes d’acides aminés se replieraient. L’IA n’est pas parfaite, mais elle est plutôt géniale: quand elle fait des erreurs, elle n’est généralement que de la largeur d’un atome C’est comparable aux erreurs que vous obtenez lorsque vous effectuez des expériences physiques dans un laboratoire, sauf que ces expériences sont beaucoup plus lentes et beaucoup plus coûteuses

«It's a big problem», a déclaré à Nature John Moult, qui a cofondé et supervisé CASP «In a certain way, the problem is solved”

La technologie AlphaFold doit encore être affinée, mais en supposant que les chercheurs puissent y parvenir, cette percée accélérera probablement et améliorera notre capacité à développer de nouveaux médicaments.

Commençons par la vitesse Pour avoir une idée de la capacité d’AlphaFold à accélérer le travail des scientifiques, considérez l’expérience d’Andrei Lupas, biologiste évolutionniste à l’Institut Max Planck en Allemagne. Il a passé une décennieune décennie! – essayer de comprendre la forme d’une protéine Mais peu importe ce qu’il a essayé dans le laboratoire, la réponse lui a échappé Puis il a essayé AlphaFold et il a eu la réponse en une demi-heure

AlphaFold a des implications pour tout, de la maladie d’Alzheimer aux futures pandémies Cela peut nous aider à comprendre les maladies, car beaucoup (like Alzheimer's disease) sont causées par des protéines mal repliées Cela peut nous aider à trouver de nouveaux traitements et nous aider également à déterminer rapidement quels médicaments existants peuvent être utilement appliqués, for example, à un nouveau virus. Lorsqu’une autre pandémie survient, il pourrait être très utile d’avoir un système comme AlphaFold dans notre poche arrière

Nous pourrions commencer le dépistage de tous les composés autorisés à être utilisés chez l’homme”, a déclaré Lupas au New York Times «We could face the next pandemic with the drugs we already have”

Mais pour que cela soit possible, DeepMind devrait partager sa technologie avec les scientifiques Le laboratoire dit qu’il explore des moyens d’y parvenir

During the last years, DeepMind s’est fait un nom en jouant à des jeux Il a construit des systèmes d’IA qui ont écrasé les joueurs professionnels dans des jeux de stratégie comme StarCraft and go Tout comme les matchs d’échecs entre Deep Blue et Garry Kasparov d’IBM, ces matchs ont principalement servi à prouver que DeepMind peut créer une IA qui surpasse les capacités humaines.

Now, DeepMind prouve qu’il a grandi Il est passé des jeux vidéo à la résolution de problèmes scientifiques d’importance réelledes problèmes qui peuvent être la vie ou la mort.

Le problème du repliement des protéines était une chose parfaite à résoudre DeepMind est un leader mondial dans la construction de réseaux de neurones, un type d’intelligence artificielle vaguement inspiré par les neurones d’un cerveau humain La beauté de ce type d’IA est qu’il ne vous oblige pas à le préprogrammer avec beaucoup de règles Il suffit de nourrir un réseau de neurones avec suffisamment d’exemples de quelque chose, et il peut apprendre à détecter des modèles dans les données, puis en tirer des inférences

So, for example, vous pouvez le présenter avec plusieurs milliers de chaînes d’acides aminés et lui montrer dans quelle forme ils se sont pliés Progressivement, il détecte les modèles de la façon dont les chaînes données ont tendance à se formerdes modèles que les experts humains n’ont peut-être pas détectés À partir de là, il peut faire des prédictions sur la façon dont les autres chaînes se plieront

C’est exactement le genre de problème dans lequel les réseaux de neurones excellent, et DeepMind l’a reconnu, en associant le bon type d’IA au bon type de puzzle (Il a également intégré des connaissances plus complexessur la physique et les séquences d’acides aminés liées à l’évolution, for example – bien que les détails restent rares car DeepMind prépare toujours un article évalué par des pairs pour publication.)

D’autres laboratoires ont déjà exploité la puissance des réseaux de neurones pour faire des percées en biologie Au début de cette année, des chercheurs en IA ont formé un réseau de neurones en lui fournissant des données sur 2335 molécules connues pour leurs propriétés antibactériennes. Ensuite, ils l’ont utilisé pour prédire quelles autres molécules – sure 107 millions de possibilitésauraient également ces propriétés De cette manière, ils ont réussi à identifier de nouveaux types d’antibiotiques

Les chercheurs de DeepMind clôturent l’année avec une autre réalisation qui montre à quel point l’IA a mûri C’est vraiment une excellente nouvelle pour une année 2020 généralement terrible

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News – GB – AI solved a problem that baffled biologists for 50 years It's a huge deal
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AI solved a problem that baffled biologists for 50 ans It& est une énorme affaire
& # 39; Une avance incroyable& # 39; sure & # 39; protein folding & # 39 ;: Un problème scientifique vieux de 50 ans résolu et qui pourrait signifier de grandes choses
AlphaFold: le système d’IA de DeepMind& avec une percée majeure pour prédire le pliage des protéines
AI untangles one of the great challenges of biology & # 39; s great challenges
Une IA répond à l’un des plus gros problèmes de biologie &
& # 39; The game has changed& # 39; L’IA triomphe lors du repliement des protéines
L’intelligence artificielle prédit comment les protéines se replient à partir d’une chaîne des acides aminés dans une découverte révolutionnaire
L # 39; IA fait d # 39; énormes progrès dans la prédiction du repli des protéines – l # 39; un des plus grands défis de la biologie – promising fast drug

Source: https://www.vox.com/future-perfect/22045713/ai-artificial-intelligence-deepmind-protein-folding

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