DeepMind Technologies, le laboratoire en intelligence artificielle d’Alphabet, maison mère de Google, a dévoilé ce 28 juillet les progrès majeurs de son IA AlphaFold. Cette dernière a prédit la structure de presque toutes les protéines connues par la science. Le laboratoire a partagé la base de données d’AlphaFold qui contient plus de 214 millions de modèles en trois dimensions des protéines issues d’organismes vivants. Une avancée qui va permettre d’accélérer la recherche scientifique, notamment dans le secteur médical.
D’un million à 214 millions de protéines modélisées en un an
Le laboratoire DeepMind de Google n’en est pas à son premier exploit en matière d’intelligence artificielle. Les chercheurs qui y travaillent depuis sa création en 2010 et depuis le rachat par Google en 2014, ont conçu des IA capables de prédire les cancers du sein, les insuffisances rénales ou encore la météo. Le laboratoire s’est également fait connaître avec ses algorithmes qui rivalisent avec les plus grands joueurs du jeu de go ou de jeux vidéo.
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AlphaFold, qui promettait de modéliser la structure des protéines, a vu le jour chez DeepMind en 2018. La première base de données d’AlphaFold a été lancée en juillet 2021 et contenait déjà 1 million de modèles de protéines, un nombre qui paraît bien dérisoire en comparaison des 214 millions de protéines que l’IA a pu prédire et modéliser seulement une année plus tard.
Il s’agit d’une avancée significative pour les chercheurs en biologie. Cette base de données qui contient des protéines du corps humain, ainsi que des protéines animales, végétales ou encore issues des bactéries, devrait par exemple accélérer la découverte de nouveaux médicaments et de vaccins.
La base de données d’AlphaFold a connu une croissance exponentielle en seulement un an. Image : DeepMind.
L’IA va accélérer la recherche médicale
« Quand nous avons lancé la base de données en juillet dernier, cela a été considéré comme une énorme avancée pour la biologie, et je pense qu’il s’agit également d’une démonstration de l’utilisation de l’IA pour faire avancer la science. Vous pouvez regarder la structure d’une protéine presque aussi facilement qu’en faisant une recherche par mot-clé sur Google », explique Demis Hassabis, co-fondateur et directeur de DeepMind.
Des chercheurs de l’université d’Oxford ont déjà utilisé AlphaFold pour mener leurs recherches sur la conception d’un vaccin contre la malaria, maladie qui fait des centaines de milliers de morts chaque année. Les scientifiques ont pu utiliser le modèle de structure de Pfs48/45, protéine de la malaria, prédit par AlphaFold et le comparer à une version moins précise issue de leurs propres expériences. Les deux modèles s’alignaient presque parfaitement pour créer une image nette de la molécule. Ils ont ainsi pu déterminer comment elle fonctionne et comment produire des antibiotiques avec celle-ci.
« II s’agit d’une réussite incroyable, à la fois pour la science et pour l’intelligence artificielle, démontrant son rôle en tant qu’outil au service des découvertes scientifiques et à une échelle jamais atteinte auparavant », a expliqué Shrikanth Narayanan, professeur à l’université de Californie du Sud, au Wall Street Journal. Maintenant que la base de données d’AlphaFold s’est étoffée, elle pourrait mener à de nombreuses découvertes médicales dans le futur.
