Dans le monde de l'intelligence artificielle, AlphaFold était autrefois le leader de la prédiction des protéines. Mais aujourd'hui, il a un nouveau partenaire : AlphaSeq. Cette base de données, développée par A-Alpha Bio, non seulement dépasse les limites d'AlphaFold, mais ouvre également de nouvelles perspectives pour la recherche sur les interactions protéine-protéine (IPP).
Bien qu'AlphaFold ait connu un immense succès dans la prédiction de la structure des protéines, il s'est avéré moins performant pour la prédiction des IPP. La complexité de la prédiction des IPP est comparable à un mur infranchissable. Cependant, la base de données AlphaSeq d'A-Alpha Bio, tel un alpiniste courageux, a réussi à franchir ce mur.
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AlphaSeq contient plus de 750 millions de mesures, ce qui en fait le plus grand ensemble de données d'IPP au monde. Cet immense ensemble de données fournit non seulement un riche matériel d'entraînement pour le modèle AlphaBind, mais permet également une conception de protéines et une découverte de nouvelles protéines plus précises.
Plus impressionnant encore, la plateforme expérimentale d'AlphaSeq peut mesurer simultanément et quantifier l'affinité de liaison de millions d'IPP et obtenir rapidement des résultats. Cette capacité d'extension à grande échelle est comparable à un accélérateur surpuissant, permettant à la recherche sur les protéines d'avancer plus rapidement et plus loin.
La puissance d'A-Alpha Bio est indéniable. Ils comptent non seulement David Baker, une sommité en bioinformatique, comme conseiller scientifique, mais aussi une équipe de cofondateurs talentueux. Leur technologie provient d'un article publié en 2017 par le laboratoire Baker, décrivant une méthode fondamentale pour la collecte et la caractérisation à grande échelle des données IPP.
Le principe d'AlphaSeq est en fait dérivé du processus d'appariement des cellules de levure. Les chercheurs ont habilement utilisé ce phénomène naturel, en modifiant génétiquement les cellules pour que l'intensité de l'interaction protéique détermine la probabilité d'appariement des cellules de levure. Cette méthode innovante simplifie et accélère la mesure des interactions protéiques, ouvrant ainsi de nouvelles voies à la recherche sur les protéines.
Bien qu'AlphaSeq n'ait pas encore publié d'article récent et que les informations sur le modèle AlphaBind soient limitées, ses perspectives d'application sont indéniables. Que ce soit pour la conception de médicaments tels que les cytokines immunitaires ou la collaboration avec de grandes sociétés pharmaceutiques pour développer des « colle moléculaires », AlphaSeq présente un potentiel énorme.
À l'ère de l'intelligence artificielle et des mégadonnées, l'apparition d'AlphaSeq et du modèle AlphaBind représente non seulement un progrès technologique, mais aussi un bond en avant dans l'exploration des mystères de la vie par l'humanité. Attendons avec impatience de voir comment ces assistants IA continueront à nous révéler les secrets de la vie.