Une nouvelle recherche montre comment la modélisation de l'IA peut fournir des informations sur les structures des protéines

De nouvelles recherches sur les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) de l'Université de York permettent aux scientifiques de développer des modèles plus complets des structures protéiques du corps humain. Cela peut avoir un impact important sur la conception des thérapeutiques et des vaccins. 

La recherche a été publiée dans la revue Biologie structurale et moléculaire de la nature.

Jusqu'à 70 % des protéines humaines sont entourées et échafaudées avec du sucre, ce qui a un impact sur leur apparence et leur action. Les virus qui sont à l'origine de choses comme COVID-19 et Ebola sont également protégés par des sucres, et leur ajout est appelé modification.

Programme AlphaFold AI

Les chercheurs ont d'abord développé un logiciel qui ajoute des composants de sucre manquants aux modèles créés avec un programme d'IA appelé AlphaFold, ce qui leur a permis d'étudier les protéines plus en profondeur. AlphaFold a été créé par DeepMind de Google et effectue des prédictions sur les structures des protéines. 

Le Dr Jon Agiree du Département de chimie est l'auteur principal de la recherche, qui a été menée aux côtés du Dr Elisa Fadda et de Carl A. Fogarty de l'Université de Maynooth. Il impliquait également Haroldas Bagdonas, étudiant au doctorat au York Structural Biology Laboratory. 

« Les protéines du corps humain sont de minuscules machines qui, par milliards, constituent notre chair et nos os, transportent notre oxygène, nous permettent de fonctionner et nous défendent des agents pathogènes. Et tout comme un marteau repose sur une tête en métal pour frapper des objets pointus, y compris des ongles, les protéines ont des formes et des compositions spécialisées pour faire leur travail », a déclaré le Dr Agiree.

"La méthode AlphaFold pour la prédiction de la structure des protéines a le potentiel de révolutionner les flux de travail en biologie, permettant aux scientifiques de comprendre une protéine et l'impact des mutations plus rapidement que jamais."

"Cependant, l'algorithme ne tient pas compte des modifications essentielles qui affectent la structure et la fonction des protéines, ce qui ne nous donne qu'une partie de l'image. Nos recherches ont montré que cela peut être résolu de manière relativement simple, conduisant à une prédiction structurelle plus complète.

Faire des prédictions de structure précises

Grâce au nouveau programme AlphaFold et à la base de données correspondante des structures protéiques, l'équipe de scientifiques peut faire des prédictions de structure précises pour toutes les protéines humaines connues, ce qui constitue une avancée majeure dans le domaine. 

"C'est toujours formidable de voir une collaboration internationale grandir et porter ses fruits, mais ce n'est que le début pour nous", a poursuivi le Dr Agiree. « Notre logiciel a été utilisé dans le travail structurel sur les glycanes qui sous-tend les vaccins à ARNm contre le SRAS-CoV-2, mais nous pouvons désormais faire bien plus grâce au saut technologique AlphaFold. Nous n'en sommes qu'à nos débuts, mais l'objectif est de passer de la réaction aux modifications d'un bouclier glycane à leur anticipation.