Révolution en pharmacologie : Une nouvelle IA accélère la découverte de traitements vitaux à une vitesse impensable

Un bond de géant pour la recherche médicale

C’est le genre de nouvelle qui donne le vertige tant les chiffres semblent irréels. Des chercheurs basés en Chine viennent de lever le voile sur un tout nouveau cadre d’intelligence artificielle qui pourrait bien, disons-le franchement, bouleverser la manière dont nous découvrons de nouveaux médicaments. Baptisé DrugCLIP, cet outil est capable de scanner des millions de composés médicamenteux potentiels face à des milliers de cibles protéiques en seulement quelques heures.

Pour vous donner une idée de l’ampleur de la prouesse, c’est environ dix millions de fois plus rapide que les méthodes de criblage virtuel que nous utilisons actuellement. Habituellement, quand les scientifiques tentent de développer de nouveaux traitements, ils s’appuient sur des simulations informatiques d’une complexité folle pour essayer d’ajuster une molécule de médicament en 3D dans une « poche » protéique. Cela sert à indiquer si la molécule a des chances d’interagir avec le site de liaison de la protéine et de fonctionner. C’est précis, certes, mais le processus est incroyablement chronophage et coûteux. C’est une barrière que DrugCLIP semble avoir fracassée.

Une approche radicalement différente : des vecteurs plutôt que des simulations

Face à ces lenteurs, Yanyan Lan de l’Université Tsinghua et ses collègues ont décidé de prendre le problème à bras-le-corps en adoptant une stratégie totalement différente pour la découverte de médicaments, comme ils l’expliquent dans leur étude publiée dans la prestigieuse revue Science. Au lieu de s’enliser dans des simulations physiques lentes, DrugCLIP fonctionne un peu comme un moteur de recherche à très haute vitesse. C’est assez fascinant quand on y pense.

Le programme utilise deux réseaux neuronaux distincts : l’un s’occupe de la poche protéique, et l’autre de la molécule. L’IA les entraîne ensuite à convertir ces deux composants en vecteurs mathématiques. Si une correspondance existe, ces vecteurs se retrouveront proches l’un de l’autre dans un espace numérique partagé. L’intelligence artificielle n’a alors plus qu’à mesurer la distance entre les vecteurs pour trouver un match. En transformant la forme physique d’un médicament potentiel en simples nombres, le système peut fouiller parmi des milliers de milliards de possibilités quasi instantanément. C’est une abstraction mathématique qui résout un problème physique.

Précision, GenPack et résultats massifs sur le génome humain

Pour faire fonctionner ce système sur des milliers de cibles simultanément, l’équipe ne s’est pas arrêtée là. Ils ont utilisé un autre programme d’IA bien connu, AlphaFold 2, pour prédire les structures 3D d’environ 10 000 protéines humaines. Cela permet de voir comment les protéines s’enroulent dans les formes 3D nécessaires à leur fonctionnement. Cependant, tout n’est pas parfait du premier coup : bien que les formes générées par ordinateur soient généralement correctes, les « poches » où un médicament doit s’insérer manquent souvent de détails suffisants.

C’est là que les chercheurs ont fait preuve d’ingéniosité en créant GenPack, un outil qui rend ces poches suffisamment précises pour que DrugCLIP puisse trouver une correspondance fiable. Et les résultats des tests sont stupéfiants. Le moteur IA a scanné des cibles représentant à peu près la moitié du génome humain codant pour des protéines. Il a confronté 500 millions de molécules de médicaments potentiels à 10 000 cibles protéiques, réalisant l’exploit de compléter 10 000 milliards (10 trillions) de scans en une seule journée. DrugCLIP a d’ailleurs trouvé une molécule correspondante pour TRIP12, une protéine liée au cancer et à l’autisme qui avait jusqu’ici laissé les scientifiques perplexes car sa structure était mal comprise.

Conclusion : Une ressource ouverte pour l’avenir

Les implications sont immenses. Comme l’ont commenté les scientifiques dans leur papier, « DrugCLIP est une méthode de criblage virtuel ultra-rapide que nous avons rigoureusement validée par des évaluations de référence in silico et des expériences en laboratoire humide ». Ils ne se contentent pas de théorie ; ils ont vérifié que ça marche dans le monde réel.

Ils ajoutent que sa vitesse permet un criblage à l’échelle du trillion couvrant le protéome humain traitable, fournissant une ressource en libre accès qui forme une fondation pour la découverte de médicaments de nouvelle génération, particulièrement pour les cibles moins bien comprises. La bonne nouvelle finale ? DrugCLIP et la base de données de 10 000 protéines sont librement disponibles. Les scientifiques du monde entier peuvent donc, dès aujourd’hui, s’en servir pour traquer les médicaments de demain.

Selon la source : phys.org

Ce contenu a été créé avec l’aide de l’IA.