Google a passé une grande partie de l'année dernière à se démener pour construire son Chatbot Gémeaux contrer ChatGPT, le présentant comme un assistant IA multifonctionnel qui peut vous aider dans les tâches professionnelles ou les tâches numériques de la vie personnelle. Plus discrètement, l'entreprise s'est efforcée de valoriser une offre plus spécialisée intelligence artificielle outil qui est déjà un incontournable pour certains scientifiques.
AlphaFold, un logiciel développé par l'unité DeepMind AI de Google pour prédire la structure 3D des protéines, a reçu une mise à niveau significative. Il peut désormais modéliser d’autres molécules d’importance biologique, notamment l’ADN, et les interactions entre les anticorps produits par le système immunitaire et les molécules d’organismes pathogènes. DeepMind a ajouté ces nouvelles fonctionnalités à AlphaFold 3 en partie grâce à des techniques d'emprunt aux générateurs d'images IA.
«C'est une grande avancée pour nous» Demis HassabisPDG de Google DeepMind, a déclaré à WIRED avant la publication mercredi d'un article sur AlphaFold 3 dans la revue scientifique Nature. « C'est exactement ce dont vous avez besoin pour la découverte de médicaments : vous devez voir comment une petite molécule va se lier à un médicament, avec quelle force et à quoi d'autre elle pourrait se lier. »
AlphaFold 3 peut modéliser de grosses molécules telles que l'ADN et l'ARN, qui portent le code génétique, mais également des entités beaucoup plus petites, notamment des ions métalliques. Il peut prédire avec une grande précision comment ces différentes molécules interagiront les unes avec les autres, affirme le document de recherche de Google.
Le logiciel a été développé par Google DeepMind et Isomorphic Labs, une société sœur de la société mère Alphabet travaillant sur l'IA pour la biotechnologie et également dirigée par Hassabis. En janvier, Isomorphic Labs a annoncé qu'elle travaillerait avec Eli Lilly et Novartis sur le développement de médicaments.
AlphaFold 3 sera mis à disposition via le cloud pour que les chercheurs externes puissent y accéder gratuitement, mais DeepMind ne publie pas le logiciel en open source comme il l'a fait pour les versions antérieures d'AlphaFold. John Jumper, qui dirige l'équipe Google DeepMind travaillant sur le logiciel, affirme que cela pourrait aider à mieux comprendre comment les protéines interagissent et fonctionnent avec l'ADN à l'intérieur du corps. « Comment les protéines réagissent-elles aux dommages causés à l'ADN ? comment font-ils pour le trouver, le réparer ? dit Jumper. « Nous pouvons commencer à répondre à ces questions. »
Comprendre les structures des protéines nécessitait autrefois un travail minutieux utilisant des microscopes électroniques et une technique appelée cristallographie aux rayons X. Il y a plusieurs années, des groupes de recherche universitaires ont commencé à tester si l'apprentissage en profondeurla technique au cœur de nombreuses avancées récentes en IA, pourrait prédire la forme des protéines simplement à partir de leurs acides aminés constitutifs, en apprenant de structures vérifiées expérimentalement.
En 2018, Google DeepMind a révélé qu'il travaillait sur un logiciel d'IA appelé AlphaFold pour prédire avec précision la forme des protéines. En 2020, AlphaFold 2 produit des résultats suffisamment précis pour déclencher une tempête d'enthousiasme dans le domaine de la biologie moléculaire. Un an plus tard, la société a publié une version open source d'AlphaFold accessible à tous, ainsi que 350 000 structures protéiques prédites, y compris pour presque toutes les protéines connues pour exister dans le corps humain. En 2022, la société a publié plus de 2 millions de structures protéiques.