Avançons notre compréhension des molécules biologiques
DeepMind est un laboratoire de recherche pionnier en IA. Google DeepMind a dévoilé la dernière version de son système révolutionnaire AlphaFold. Cela marque une avancée significative dans notre compréhension des molécules biologiques. AlphaFold a fait la une des journaux pour sa capacité à prédire avec précision les structures des protéines. Récemment, ils ont dévoilé leur nouveau modèle avec ses capacités étendues. Ces capacités possèdent un large éventail de molécules biologiquement pertinentes, notamment des ligands, des acides nucléiques et des modifications post-traductionnelles.
Depuis sa sortie initiale en 2020, AlphaFold de Google DeepMind a transformé la façon dont nous percevons les protéines et leurs interactions. Cette technologie de pointe est le résultat d’un effort de collaboration entre DeepMind et Isomorphic Labs. Ils ont travaillé ensemble pour repousser les limites de l’IA en matière de prédiction moléculaire.
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Points forts du nouveau modèle AlphaFold
Les principaux points forts du nouveau modèle AlphaFold de Google DeepMind incluent :
- Précision et couverture améliorées : Le dernier modèle AlphaFold peut générer des prédictions pour presque toutes les molécules de la base de données Protein Data Bank (PDB), atteignant ainsi une précision au niveau atomique. Cette précision révolutionnaire s’étend à diverses classes de biomolécules, notamment les ligands, les protéines, les acides nucléiques (ADN et ARN) et les molécules présentant des modifications post-traductionnelles.
- Accélérer les percées biomédicales : Grâce à ses capacités étendues, AlphaFold est sur le point d’accélérer les découvertes biomédicales, ouvrant la voie à une nouvelle ère de « biologie numérique ». Les chercheurs peuvent acquérir des connaissances plus approfondies sur les voies de transmission des maladies, la génomique, les matériaux biorenouvelables, l’immunité des plantes, les cibles thérapeutiques, les mécanismes de conception de médicaments et les approches innovantes en matière d’ingénierie des protéines et de biologie synthétique.
- Avancées dans la découverte de médicaments : L’impact potentiel d’AlphaFold sur la découverte de médicaments est particulièrement prometteur. Le modèle surpasse les méthodes d’amarrage les plus connues, largement utilisées pour déterminer les interactions entre ligands et protéines. De manière significative, il peut prédire les structures protéine-ligand sans avoir besoin d’une structure protéique de référence. Ce qui en fait un outil précieux pour concevoir de nouvelles molécules et des médicaments potentiels.
La récente mise à jour des progrès a révélé la précision et les capacités remarquables du modèle pour diverses biomolécules. Réaffirmant ainsi son potentiel dans de multiples domaines scientifiques.
AlphaFold : prédiction pionnière de la structure des protéines
Le parcours d’AlphaFold a commencé avec la prédiction des protéines à chaîne unique et a évolué vers la prédiction de structures complexes avec plusieurs chaînes protéiques, menant finalement à la sortie d’AlphaFold 2.3 en 2022. Notamment, AlphaFold de Google DeepMind a rendu ses prédictions de structure pour presque toutes les protéines cataloguées librement accessibles via la base de données sur la structure des protéines AlphaFold en partenariat avec l’Institut européen de bioinformatique de l’EMBL (EMBL-EBI). À ce jour, des millions d’utilisateurs dans plus de 190 pays ont accédé à la base de données, contribuant ainsi aux progrès dans divers domaines scientifiques.
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Isomorphic Labs exploite AlphaFold pour réaliser des percées dans la conception de médicaments et au-delà
Isomorphic Labs, une spin-off de DeepMind spécialisée dans la découverte de médicaments, exploite ce nouveau modèle AlphaFold pour faire progresser la conception de médicaments thérapeutiques. Il permet la caractérisation rapide et précise des structures macromoléculaires essentielles au traitement des maladies.
Outre la découverte de médicaments, les capacités étendues d’AlphaFold offrent de nouvelles voies pour explorer la biologie fondamentale. Par exemple, il peut prédire la structure de CasLambda liée au crRNA et à l’ADN, qui fait partie de la famille CRISPR. Cela ouvre la porte à une édition plus efficace du génome des animaux, des plantes et des micro-organismes.
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Notre mot
Le modèle AlphaFold de nouvelle génération de DeepMind est sur le point de révolutionner la compréhension des molécules biologiques et d’accélérer l’exploration scientifique. Cela souligne l’immense potentiel de l’IA pour comprendre les subtilités du corps humain et du monde naturel. Alors que DeepMind et Isomorphic Labs poursuivent leurs travaux révolutionnaires, la communauté scientifique attend avec impatience de nouveaux progrès et découvertes.
