Pourquoi cet article est intéressant ? L. Bardon . – En utilisant ces nouveaux types de générateurs, les scientifiques peuvent créer des protéines avec des fonctions spécifiques qui peuvent être utilisées à des fins diverses, comme :
- L’étude du comportement des protéines pour mieux comprendre les mécanismes des maladies,
- Développer de nouvelles thérapies et de nouveaux traitements pour des maladies telles que le cancer, la maladie d’Alzheimer et les troubles auto-immuns,
- Concevoir des protéines pour les tests de diagnostic et l’imagerie médicale,
- Développer des vaccins et des produits biopharmaceutiques,
- Améliorer la compréhension du repliement des protéines, ce qui peut avoir des répercussions sur la compréhension et le traitement de maladies telles que la mucoviscidose.
Utiliser des systèmes d’IA pour concevoir des protéines soulève un certain nombre de risques et de défis potentiels. Voici quelques-uns des principaux dangers et problèmes éthiques à prendre en compte. D’abord, il ne faut pas écarter la possibilité que les protéines générées par l’IA n’aient des propriétés ou des effets inattendus (toxicité, allergénicité ou d’autres impacts négatifs sur la santé humaine ou l’environnement). Ensuite, utiliser de protéines générées par l’IA pourrait poser des défis pour les cadres réglementaires et les directives éthiques existants, en particulier si ces protéines sont utilisées en biomédecine ou dans d’autres domaines où la sécurité et l’efficacité sont une préoccupation. Par ailleurs, la propriété de ces protéines peut poser des problèmes juridiques et éthiques, en particulier si ces protéines sont utilisées dans des applications commerciales. Enfin, cela soulève la possibilité de l’intégration de biais involontaires ou de résultats discriminatoires, en particulier si les algorithmes utilisés pour générer ces protéines sont entraînés sur des données biaisées ou incomplètes.
La capacité de concevoir de façon extrêmement précise des protéines pourrait conduire à la découverte de nouveaux médicaments plus efficaces et plus spécifiques. Il pourrait aussi en résulter des traitements ayant moins d’effets secondaires et une action plus ciblée.
Le présent est la bêta version du futur.
Synthèse
Deux laboratoires ont annoncé utiliser des modèles d’IA dits de diffusion, dans le cadre de programmes, pour concevoir des nouvelles protéines avec une précision inédite :
- Generate Biomedicines, une startup basée à Boston, a dévoilé le programme appelé Chroma qu’elle décrit comme le « DALL-E 2 de la biologie »,
- Une équipe de l’université de Washington dirigée par le biologiste David Baker a construit un programme similaire appelé RoseTTAFold Diffusion.
Ces générateurs de protéines peuvent être dirigés pour produire des modèles de protéines ayant des propriétés spécifiques, telles que la forme, la taille ou la fonction.
Dans Chroma, du « bruit » est ajouté en démêlant les chaînes d’acides aminés dont est constituée une protéine. À partir d’un amas aléatoire de ces chaînes, Chroma essaie de les assembler pour former une protéine. Guidés par des contraintes spécifiques sur ce à quoi le résultat doit ressembler, les modèles d’IA peuvent générer de nouvelles protéines aux propriétés spécifiques.
Générer des dessins étranges sur un ordinateur est une chose. Mais l’objectif est ici de transformer ces modèles en véritables protéines. Pour vérifier si Chroma produit des modèles qui peuvent être fabriqués, Generate Biomedicines a pris les séquences de certains de ses modèles – les chaînes d’acides aminés qui composent la protéine – et les a fait passer dans un autre programme d’IA. Résultat : 55 % d’entre elles se plieraient dans la structure générée par Chroma, ce qui suggère qu’il s’agisse de modèles de protéines viables.
La suite ici (Will Douglas Heaven)
