Une modification infime suffit : quand l’IA aide les scientifiques à bloquer un virus

Une découverte qui change la donne

C’est fascinant de voir à quel point la technologie peut parfois nous surprendre, n’est-ce pas ? Imaginez un instant pouvoir arrêter un virus avant même qu’il ne franchisse le seuil de nos cellules. C’est exactement ce que des chercheurs de l’Université d’État de Washington (WSU) ont réussi à faire, selon une communication du 19 décembre 2025. Ils ont découvert une méthode pour stopper net certains virus en ciblant une seule et unique interaction moléculaire. C’est un peu comme si on changeait une dent sur une clé pour qu’elle n’ouvre plus la serrure.

Cette avancée, publiée dans la revue scientifique Nanoscale, n’est pas le fruit du hasard, mais celui d’une collaboration étroite entre l’école d’ingénierie mécanique et des matériaux et le département de microbiologie vétérinaire. L’objectif ? Comprendre comment empêcher ces intrus microscopiques, en particulier les virus de l’herpès, de causer des dégâts. Et vous savez quoi ? Ils ont trouvé une faille. Une toute petite faille, certes, mais suffisante pour tout bloquer.

L’intelligence artificielle au service de la biologie

Jin Liu, professeur et auteur correspondant de l’étude, a une façon bien à lui de décrire la situation : « Les virus sont très intelligents ». Il a bien raison, je suppose. Le processus par lequel ils envahissent nos cellules est d’une complexité inouïe, impliquant une multitude d’interactions. Mais voilà, toutes ne se valent pas. Liu explique que la plupart ne sont que du « bruit de fond », mais que certaines sont critiques. C’est là que ça devient intéressant.

L’équipe s’est penchée sur une protéine virale spécifique, la protéine de « fusion » (plus précisément la glycoprotéine B), que le virus utilise pour s’accrocher et fusionner avec nos cellules. C’est la porte d’entrée de la maladie, en somme. Le problème, c’est que cette protéine est énorme et change de forme, ce qui rend la création de vaccins particulièrement ardue. On naviguait un peu à vue jusqu’ici.

Pour y voir plus clair, ils n’ont pas fait les choses à moitié. Ils ont fait appel à l’intelligence artificielle. Les professeurs Prashanta Dutta et Jin Liu ont analysé des milliers d’interactions possibles au sein de cette protéine. Ils ont conçu un algorithme capable d’examiner les relations entre les acides aminés – ces briques élémentaires de la vie – et ont utilisé l’apprentissage automatique pour trier le tout. C’est un travail de titan qui aurait pris des années à la main.

Du virtuel à la réalité : le test décisif

Une fois que l’IA a pointé du doigt un acide aminé spécifique, il fallait encore vérifier si la machine avait raison. C’est là qu’intervient le travail de laboratoire, dirigé par Anthony Nicola du département de microbiologie vétérinaire et de pathologie. Ils ont modifié cet unique acide aminé identifié par l’algorithme. Résultat ? Le virus s’est retrouvé incapable de fusionner avec les cellules. Bloqué à l’entrée. C’est assez incroyable quand on y pense : une seule petite modification a suffi pour rendre le virus inopérant.

Liu insiste sur l’importance de l’approche informatique. Tester chaque interaction en laboratoire prendrait des mois, peut-être même une vie entière. « C’était juste une interaction parmi des milliers », confie-t-il. Sans la simulation, ils auraient dû procéder par essais et erreurs, ce qui aurait été interminable. Cette combinaison de travail théorique et d’expérimentation pratique accélère tout. C’est probablement l’avenir de la médecine qui se dessine sous nos yeux.

Cependant, il reste encore des zones d’ombre. On ne sait pas tout. L’équipe admet qu’il y a un fossé entre ce que voient les expérimentateurs et ce que montre la simulation. La prochaine étape sera de comprendre comment ce petit changement affecte la structure de la protéine à une échelle plus large. « C’est aussi très difficile pour nous », avoue Liu avec humilité.

Les coulisses de l’étude : détails et références

Ce genre de projet ne se fait jamais seul. Outre les professeurs Liu, Dutta et Nicola, il faut saluer le travail des doctorants qui ont mis la main à la pâte : Ryan E. Odstrcil, Albina O. Makio et McKenna A. Hull. C’est important de citer ces noms, car ce sont souvent eux qui passent de longues nuits au labo. L’étude complète, intitulée « Modulation of specific interactions within a viral fusion protein predicted from machine learning blocks membrane fusion », a été publiée le 4 novembre 2025. Pour les plus curieux d’entre vous qui voudraient aller voir la source originale, elle est référencée sous le DOI : 10.1039/D5NR03235K.

Enfin, notons que ce travail colossal a été financé par les National Institutes of Health (NIH). C’est rassurant de voir que la recherche fondamentale, aidée par l’IA, continue de progresser à pas de géant. Qui sait quelles autres maladies nous pourrons bientôt bloquer avec cette stratégie ?

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