La main humaine féminine et le robot comme symbole de connexion entre les personnes et la technologie de l’intelligence artificielle (Shutterstock / Willyam Bradberry)

For decades, les scientifiques tentent de trouver un moyen de prédire rapidement la forme tordue et enchevêtrée des protéineset à partir de là, de mieux comprendre le mécanisme de la vie elle-même

This week, un programme d’intelligence artificielle créé par la société sœur de Google DeepMind a pratiquement relevé le défi, prévoyant la manière dont les protéines se tordent en structures tridimensionnelles dans les résultats d’un concours semestriel que les juges ont salué comme un changeur de jeu.

“In a certain way, the problem is solved”, said John Moult, biologiste informatique à l’Université du Maryland qui a cofondé le concours d’évaluation critique des techniques pour la prédiction de la structure des protéines (CASP) in 1994, cité par la revue Nature

Janet Thornton, de l’Institut européen de bioinformatique, a déclaré lundi dans un communiqué des organisateurs du concours que le travail pour résoudre le problème était untriomphe de la curiosité, de l’effort et de l’intelligence humaines

Une meilleure compréhension des structures des protéines et la capacité de les prédire à l’aide d’un ordinateur signifie une meilleure compréhension de la vie, de l’évolution et, of course, de la santé humaine et de la maladie”, a déclaré Thornton, qui n’est pas affilié à CASP ou DeepMind

Les cellules de tous les êtres vivants contiennent des milliers de protéines, des bêtes de somme qui catalysent la plupart des réactions chimiques dans le corps

Ils sont essentiels à la viede la fonction musculaire au transport de l’oxygène dans le sanget sont également la clé de maladies comme le cancer et même le COVID-19

Une protéine commence comme un brin d’acides aminés, qui se froisse ensuite en un enchevêtrement tridimensionnel unique

Les scientifiques se demandent depuis un demi-siècle comment prédire avec précision et rapidement quelle formationparmi un nombre insondable de possibilitésune protéine pourrait prendre en examinant sa chaîne d’acides aminés, un processus qui peut prendre des années. le laboratoire

Le concours CASP a impliqué environ 100 équipes qui ont reçu les séquences d’acides aminés pour des dizaines de protéines et ont été chargées d’estimer leurs formes finalesqui étaient connues des organisateurs.

DeepMind – dont le programme AlphaGo a stupéfié le monde en 2016 en battant un joueur humain d’élite dans le jeu de stratégie complexe “Go” – était déjà en tête du peloton lors du dernier concours en 2018

This time, son programme AlphaFold a déterminé la forme de nombreuses protéinesavec un niveau de précision comparable à celui obtenu avec des expériences de laboratoire coûteuses et chronophages”, selon les organisateurs du CASP

Andrei Lupas, biologiste évolutionniste à l’Institut Max Planck de biologie du développement qui faisait partie de l’équipe d’évaluation, a déclaré à Nature qu’AlphaFold l’avait aidé à déterminer la structure d’une protéine que son laboratoire tentait de cerner depuis une décennie.

“It will change medicine It will change research It will change bioengineering It will change everything », a-t-il déclaré à Nature

Derek Lowe, qui écrit sur la découverte de médicaments et l’industrie pharmaceutique pour Science Translational Medicine, a décrit le repliement des protéines comme «regarder des tas de bois à charnière se replier spontanément dans des bateaux fonctionnels, des wagons et des cabanes dans les arbres»

Il a déclaré que les résultats d’AlphaFold ne signifiaient pas que le programme proposerait systématiquement la bonne structure protéique

Mais obtenir ce niveau de précision structurelle sur ces nombreuses protéines variées est quelque chose qui n’a tout simplement jamais été fait auparavant

DeepMind a déclaré qu’il cherchait à voir comment le programme pourrait aider à accroître les connaissances sur certaines maladies, par exemple pour identifier si une protéine a mal fonctionné

Ces informations pourraient permettre un travail plus précis sur le développement de médicaments, en complément des méthodes expérimentales existantes pour trouver plus rapidement des traitements prometteurs”, he said in a statement.

L’entreprise a ajouté qu’elle travaillait à la production d’un article évalué par des pairs etexplorait la meilleure façon de fournir un accès plus large au système

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Source: https://www.thejakartapost.com/life/2020/12/03/ai-untangles-one-of-biologys-great-challenges.html

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