Plus de 50 ans de recherche résolus en quelques semaines par une intelligence artificielle ! Si elle peut faire peur, cette technologie n’a pourtant pas finie de nous surprendre. Le programme d’intelligence artificielle « AlphaFold » lancé en 2018, mené par la filiale de Google DeepMind, a réussi à prédire comment les protéines se replient, selon The Guardian. Cette information peut vous sembler anodine. Elle est pourtant primordiale pour mieux comprendre la structure biologique de la vie. Elle pourrait même permettre de lutter contre de nombreuses maladies comme certaines formes de cancers ou même le coronavirus. Les scientifiques planchaient sur le problème depuis un demi-siècle. On n’attendait pas des résultats concrets avant « des décennies » estime Venki Ramakrishnan, président de la Royal Society.

Qu’est-ce que le repliement des protéines et pourquoi est-ce si important ?

Pour faire simple, le processus appelé « repliement des protéines » correspond à la manière dont ces dernières se tordent pour former des structures en 3D. En d’autres termes, les protéines s’amusent à faire des origamis. Cependant, on est loin du divertissement. En fait, c’est la forme de la protéine qui va déterminer sa fonction. Pour faire une comparaison, prenons de l’aluminium. Le métal en soi n’a aucune fonction mais grâce à la forme qu’on va lui attribuer, on va pouvoir s’en servir comme d’une fourchette ou bien d’un cadre pour vélo… Or, dans le monde biologique, la protéine joue un rôle essentiel puisque la plupart des processus biologiques tournent autour d'elles. Leurs formes permettent alors de déterminer par exemple comment les anticorps combattent les virus (comme la COVID-19) ou bien comment l’insuline peut réguler le taux de sucre dans le sang. Vous voyez l’importance ?

Le problème est qu’il existe plus de 200 millions de protéines. Pour l’instant, les scientifiques ne connaissent la structure que d’une infime fraction d’entre elles. Découvrir la forme d'une seule protéine nécessite un temps de recherche colossal, soit plusieurs années en laboratoire. Pourtant, le programme de DeepMind peut prédire la structure d’une protéine en quelques jours seulement, avec un taux de réussite proche de 90%. Comment est-ce possible ? L’algorithme a été nourri pendant quelques semaines d’une base de données publiques contenant environ 170 000 protéines et formes. Désormais, quand les scientifiques lui présentent une nouvelle protéine, la machine est capable de regrouper l’ensemble des informations en sa possession pour prédire la forme de cette nouvelle inconnue. Lors du dernier test, le programme a déterminé la forme d’environ deux tiers des protéines avec une précision comparable à celle des expériences en laboratoire.

DeepMind concentrera ses recherches sur la lutte contre 3 maladies dont le paludisme

Les résultats, vous vous en doutez, ne sont pas aussi faciles que cela. Il ne suffit pas de remplir le programme avec les 200 millions de protéines pour avoir toutes les réponses. Certaines sont plus complexes que d'autres et il reste encore beaucoup de travail de recherche. En attendant que les premiers résultats soient décortiqués et analysés par des scientifiques externes, ces informations constituent quand même une avancée considérable dans la lutte contre les maladies. Grâce à cette découverte, les scientifiques pourront mieux comprendre le mécanisme des maladies et donc développer des traitements efficaces. D’autres applications seront aussi possibles comme la production de récoltes plus nourrissantes ou la mise en place d’enzymes vertes pour réduire la pollution liée au plastique.

Pour l’instant, DeepMind compte se focaliser sur trois maladies : le paludisme, la maladie du sommeil et la leishmaniose (maladie parasitaire). La prochaine étape ? Analyser des combinaisons encore plus complexes de protéines évoquées plus haut.

L’intelligence artificielle : du joueur surhumain au sauveur de vies

La société spécialisée dans l’intelligence artificielle, DeepMind, a été rachetée par Google en 2014. Elle s’est notamment fait connaître par ses performances dans le domaine du jeu. Vous avez certainement entendu parler de ces machines capables de battre l’humain aux échecs, au jeu de go ou encore à Stracraft II. Ces résultats vous ont peut-être fait sourire. Pourtant l’objectif était tout sauf ludique. Grâce à ses entraînements, les programmes d’intelligence artificielle sont devenus suffisamment puissants pour commencer les choses sérieuses : travailler sur des problèmes du monde réel.

Depuis le début de son histoire dans les années 1950, l’intelligence artificielle a prouvé qu’elle pouvait être utile dans des domaines très variés comme la gestion des catastrophes naturelles, la restauration de vieilles photos, la reconnaissance faciale, le déchiffrage de langues anciennes ou même l’assistance aux personnes aveugles pour faire leur footing. On est loin des craintes nourries par la science-fiction. Comme quoi, l’intelligence artificielle reste un outil qui peut être aussi positif ou négatif en fonction de l’utilisation que l’on en fait.