Certains scientifiques passent leur vie à essayer de comprendre à quoi ressemblent de minuscules protéines dans le corps humain.

Les protéines sont les mécanismes microscopiques qui déterminent le comportement des virus, des bactéries, du corps humain et de tous les êtres vivants.Elles commencent comme des chaînes de composés chimiques, avant de se tordre et de se plier en des formes tridimensionnelles qui définissent ce qu’elles peuvent faire – et ce qu’elles ne peuvent pas faire

Pour les biologistes, déterminer la forme exacte d’une protéine prend souvent des mois, des années, voire des décennies d’expérimentation. Cela demande des compétences, de l’intelligence et plus qu’un peu de graisse. Parfois, cela ne fonctionne jamais

Un AI Lab à Londres a maintenant créé un système informatique capable de faire le travail en quelques heures, voire en quelques minutes

Lab DeepMind, propriété de la même société mère de Google, a déclaré lundi que son système, appelé AlphaFold, avait résolu un soi-disant “problème de repliement des protéines”. Compte tenu de la chaîne d’acides aminés qui compose la protéine, le système peut prédire rapidement et de manière fiable sa fiabilité 3D.

Cette percée tant attendue pourrait accélérer la capacité de comprendre les maladies, de développer de nouveaux médicaments et de percer les mystères du corps humain

Les informaticiens ont du mal à construire un tel système depuis plus de 50 ans. Au cours des 25 dernières personnes, ils ont mesuré et comparé leurs efforts dans le cadre d’un concours mondial appelé Critical Appraisal for Structure Prediction (CASP). Jusqu’à présent, aucun concurrent n’a réussi à résoudre le problème

DeepMind a résolu un grand nombre de problèmes de protéines, atteignant un niveau de précision rivalisant avec les expériences physiques. De nombreux scientifiques ont supposé que le temps était encore loin, peut-être des décennies

“J’ai toujours souhaité pouvoir vivre pour voir ce jour”, a déclaré John Molt, professeur à l’Université du Maryland qui a contribué à la création de l’ACPS en 1994 et qui supervise toujours le concours biennal. “ Mais il n’était pas toujours clair que j’y arriverais.

Dans le cadre du CASP de cette année, la technologie de DeepMind a été examinée par le Dr Molte et d’autres chercheurs supervisant le concours.

Si les méthodes de DeepMind pouvaient être améliorées, selon lui et d’autres chercheurs, elles pourraient accélérer le développement de nouveaux médicaments ainsi que les efforts pour appliquer les médicaments existants à de nouveaux virus et maladies

Cette percée arrive trop tard pour avoir un impact significatif sur le virus Corona, mais les chercheurs estiment que les méthodes de DeepMind peuvent accélérer la réponse aux futures épidémies. Certains pensent qu’elle peut également aider les scientifiques à mieux comprendre les maladies génétiques telles que la maladie d’Alzheimer ou la fibrose kystique.

Cependant, les experts ont averti que cette technologie n’affecterait qu’une petite partie du long processus par lequel les scientifiques identifient de nouveaux médicaments et analysent les maladies, et il est également difficile de savoir quand et comment DeepMind partagera sa technologie avec d’autres chercheurs.

DeepMind est l’un des principaux acteurs du changement radical qui a balayé les universités, l’industrie technologique et la communauté médicale au cours des dix dernières années. Grâce à une technologie d’intelligence artificielle appelée réseau neuronal, les machines peuvent désormais apprendre à effectuer de nombreuses tâches qui étaient autrefois hors de leur portée. Parfois, c’est hors de portée humaine

Le réseau neuronal est un système mathématique librement conçu sur le réseau neuronal du cerveau humain qui apprend des compétences en analysant de grandes quantités de données en identifiant des motifs sur des milliers d’images de chats, par exemple, il peut apprendre à reconnaître un chat

Il s’agit de la technologie qui reconnaît les visages sur les photos que vous publiez sur Facebook, identifie les commandes qui aboient sur votre smartphone, traduit une langue en une autre sur Skype et d’autres services DeepMind utilise cette technologie pour prédire la forme des protéines

Si les scientifiques peuvent prédire à quoi ressemble une protéine dans le corps humain, ils peuvent déterminer comment d’autres molécules s’y lient ou s’y lient. C’est ainsi que les médicaments sont développés: un médicament se lie à des protéines spécifiques de votre corps et modifie leur comportement

En analysant des milliers de protéines connues et leurs formes physiques, le réseau neuronal peut apprendre à prédire les formes des autres en 2018, en utilisant cette méthode, DeepMind a participé pour la première fois au concours CASP et a surpassé tous les autres concurrents, indiquant un changement majeur. Son équipe de biologistes, physiciens et informaticiens, dirigée par un chercheur nommé John Gamper, était loin de résoudre le problème ultime.

Au cours des deux prochaines années, le Dr Gamper et son équipe ont conçu un tout nouveau type de réseau de neurones spécifiquement pour le repliement des protéines, ce qui a conduit à un énorme bond en termes de précision La chercheuse de DeepMind, Kathryn Toniasophonakol, a déclaré que sa dernière version offrait une solution robuste, quoique imparfaite, à un problème. Repliement des protéines

Le système peut prédire avec précision la forme d’une protéine dans environ les deux tiers du temps, selon les résultats du CASP et ses erreurs dans ces protéines sont inférieures à la largeur d’un atome – un taux d’erreur qui rivalise avec les expériences physiques

“La plupart des atomes ont été trouvés à l’intérieur du diamètre de l’atome à partir de leur place dans la structure expérimentale”, a déclaré le Dr Molt, organisateur du concours. “Et avec ceux qui ne le sont pas, il y a d’autres explications possibles aux différences.”

André Lobas, directeur de la division de l’évolution des protéines à l’Institut Max Planck pour la biologie du développement en Allemagne, fait partie de ceux qui ont travaillé avec AlphaFold.Il fait partie d’une équipe qui a passé une décennie à essayer de déterminer la forme physique d’une protéine spécifique dans un petit organisme semblable à une bactérie appelé Archeon. / p>

Cette protéine s’étend dans la membrane des cellules individuelles – une partie à l’intérieur de la cellule, une autre partie à l’extérieur – et cela rend difficile pour des scientifiques comme le Dr Lubbas de déterminer à quoi ressemble une protéine dans un laboratoire qui, même après une décennie, ne pouvait pas déterminer la forme.

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Actualités – AR – Artificial Intelligence Lab à Londres revendique un hack qui pourrait accélérer la découverte de médicaments – Reuters
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AI Lab à Londres Un piratage qui pourrait accélérer la découverte de médicaments
Le biologiste de l’IA de DeepMind peut décoder les secrets mécaniques Vie

Source: https://news-24.fr/le-london-ai-lab-revendique-une-percee-qui-pourrait-accelerer-la-decouverte-de-medicaments/

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