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IA AlphaFold : une avancée majeure dans la biologie qui divise la communauté scientifique

31 Jan. 2024 • 18:54

Développée par DeepMind, une filiale de Google à qui l’on doit certaines découvertes (comme la découverte de nouveaux matériaux), l’intelligence artificielle AlphaFold se rapproche potentiellement d’une révolution dans la compréhension des structures protéiques, impactant ainsi la recherche de nouveaux médicaments. Cependant, les avis dans la communauté scientifique restent partagés sur son efficacité réelle.

Proteine En 3d

La structure en 3D d’une protéine détermine sa fonction spécifique.

AlphaFold et sa base de données protéiques expansive

En 2020, AlphaFold a marqué un tournant décisif en résolvant des problématiques de biologie datant de plusieurs décennies en quelques semaines seulement. AlphaFold a été alimentée par une base de données contenant 170 000 protéines, lui permettant de prévoir le repliement protéique – un processus clé dans la formation des structures tridimensionnelles des protéines – avec une précision de 90 %.

Selon un article paru dans Nature le 18 janvier 2024, AlphaFold a depuis mis à disposition une base de données conséquente, incluant plus de 350 000 structures protéiques. Cette avancée pourrait transformer radicalement le secteur médical, offrant des applications pratiques telles que la découverte de nouveaux médicaments.

Les controverses entourant AlphaFold

Des biologistes de l’Université de Caroline du Nord aux États-Unis ont récemment mis à l’épreuve les capacités d’AlphaFold, particulièrement en termes de recherche de nouveaux médicaments. En étudiant les interactions entre les composés chimiques et les protéines, et en comparant les prédictions d’AlphaFold à celles obtenues par des méthodes traditionnelles, ils ont constaté une grande efficacité de l’IA, avec des résultats presque identiques.

Cependant, certains scientifiques restent sceptiques quant à l’utilité d’AlphaFold dans le secteur médical. Une étude publiée en octobre 2023 sur bioRxiv suggère que l’IA serait utile pour certains médicaments mais pas pour d’autres. De plus, bien que l’IA se considère précise à 10 %, il existe des écarts notables entre ses prédictions et les résultats des expérimentations traditionnelles.

Malgré l’intérêt croissant de l’industrie pharmaceutique pour AlphaFold, une approche prudente est recommandée. Il est évident que l’IA nécessite encore des améliorations pour véritablement contribuer à la recherche de médicaments innovants prêts à être commercialisés.

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