DeepMind révèle la structure de 200m de protéines dans Science Advances | esprit profond

L’intelligence artificielle a compris la structure de chaque protéine connue de la science, ouvrant la voie au développement de nouveaux médicaments ou technologies pour relever des défis mondiaux tels que la famine ou la pollution.

Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie. Constituées de chaînes d’acides aminés, pliées en formes complexes, leur structure 3D détermine en grande partie leur fonction. Une fois que vous savez comment une protéine se replie, vous pouvez commencer à comprendre son fonctionnement et comment modifier son comportement. Bien que l’ADN fournisse les instructions pour construire une chaîne d’acides aminés, prédire comment ils interagissent pour former un motif 3D est délicat, et jusqu’à récemment, les scientifiques ne comprenaient qu’une fraction des quelque 200 millions de protéines connues de la science.

En novembre 2020, l’équipe AI esprit profond a annoncé avoir développé un programme appelé AlphaFold capable de prédire rapidement ces informations à l’aide d’un algorithme. Depuis lors, son génome a été analysé à travers les codes génétiques de chaque organisme séquencé, prédisant les structures des centaines de millions de protéines qu’ils contiennent collectivement.

L’année dernière, DeepMind a publié des structures protéiques pour 20 espèces, dont Près de 20 000 protéines sont exprimées par l’homme – En position ouverte base de données. Maintenant, il a terminé les travaux et publié les structures prédites pour plus de 200 millions de protéines.

« Essentiellement, vous pouvez le considérer comme couvrant l’ensemble de l’univers des protéines. Il comprend des structures prédictives pour les plantes, les bactéries, les animaux et de nombreuses autres espèces, ouvrant d’énormes nouvelles opportunités pour Alphafold sur des questions critiques telles que la durabilité, l’insécurité alimentaire et les maladies négligées. a déclaré Demis Hassabis, directeur général.

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Les scientifiques utilisent déjà certaines de ses prédictions antérieures pour développer de nouveaux médicaments. En mai, des chercheurs dirigés par le professeur Matthew Higgins de l’Université d’Oxford déclaré Ils ont utilisé des modèles d’alphafoldine pour déterminer la structure d’une protéine clé du parasite du paludisme et pour identifier où les anticorps susceptibles de bloquer la propagation du parasite pourraient se lier.

« Auparavant, nous utilisions une technique appelée cristallographie des protéines pour déterminer à quoi ressemble cette molécule, mais comme elle est si dynamique et mouvante, nous ne pouvions pas la capturer », a déclaré Higgins. « Lorsque nous avons pris les modèles alphafold et les avons combinés avec ces preuves expérimentales, cela a soudainement pris un sens. Cette idée peut maintenant être utilisée pour concevoir des vaccins améliorés qui induisent des anticorps bloquant le transfert plus puissants.

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Les échantillons d’Alphafold sont utilisés par des scientifiques du Centre de découverte d’enzymes de l’Université de Portsmouth pour identifier les enzymes du monde naturel qui pourraient être adaptées pour digérer et recycler le plastique. « Il nous a fallu beaucoup de temps pour parcourir cette énorme base de données structurelle, mais nous avons ouvert toute une série de nouvelles formes tridimensionnelles capables de décomposer le plastique », a déclaré l’auteur principal, le professeur John McKeehan. Travailler. « Il y a eu un changement de paradigme complet. Nous pouvons vraiment accélérer où nous allons à partir d’ici – et cela aide à diriger ces précieuses ressources vers les choses qui comptent.

Professeur Dame Janet Thornton, chef de groupe et scientifique senior moléculaire européenne La biologie L’Institut européen de bioinformatique du laboratoire a déclaré : « Les prédictions de la structure des protéines alphapliées sont déjà utilisées d’innombrables façons. utilisation. »

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