Nouvelles recherches montrent comment la modélisation par intelligence artificielle peut fournir des informations sur les structures des protéines

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

Les recherches ont été publiées dans la revue Nature Structural and Molecular Biology.

Jusqu’à 70 pour cent des protéines humaines sont entourées et soutenues par du sucre, ce qui a un impact sur leur apparence et leur fonctionnement. Les virus responsables de maladies comme la COVID-19 et le Ebola sont également protégés par des sucres, et l’ajout de ces sucres est appelé modification.

Programme d’intelligence artificielle AlphaFold

Les chercheurs ont tout d’abord développé un logiciel qui ajoute les 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 Google DeepMind et effectue des prédictions de structures de 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. Elle a également impliqué Haroldas Bagdonas, qui est un étudiant en doctorat au laboratoire de biologie structurale de York.

“Les protéines du corps humain sont de petites machines qui, à des milliards, forment notre chair et nos os, transportent notre oxygène, nous permettent de fonctionner et nous défendent contre les agents pathogènes. Et tout comme un marteau repose sur une tête en métal pour frapper des objets pointus, y compris les clous, les protéines ont des formes et des compositions spécialisées pour accomplir leurs tâches”, 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 prend pas en compte les modifications essentielles qui affectent la structure et la fonction des protéines, ce qui nous donne seulement 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.”

Prédictions de structures précises

Grâce au nouveau programme AlphaFold et à la base de données correspondante de structures de protéines, l’équipe de scientifiques peut faire des prédictions de structures précises pour toutes les protéines humaines connues, ce qui constitue un grand pas en avant dans le domaine.

“Il est toujours agréable de voir une collaboration internationale grandir et porter ses fruits, mais c’est juste le début pour nous”, a poursuivi le Dr Agiree. “Notre logiciel a été utilisé dans le travail structurel des glycanes qui a sous-tendu les vaccins à ARN messager contre le SARS-CoV-2, mais maintenant, il y a tellement plus que nous pouvons faire grâce au saut technologique d’AlphaFold. Nous sommes encore au stade précoce, mais l’objectif est de passer de la réaction aux changements dans un bouclier de glycanes à l’anticipation de ces changements.”