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Biohub, l’organisation scientifique soutenue par Mark Zuckerberg et Priscilla Chan, met à disposition un nouvel ensemble d’outils d’intelligence artificielle consacré à la biologie. Au centre de cette annonce figure ESM Atlas, une ressource qui rassemble 6,8 milliards de séquences protéiques et environ 1,1 milliard de structures tridimensionnelles prédites par IA.
Les protéines assurent une multitude de fonctions essentielles dans les organismes : elles transportent des molécules, déclenchent des réactions chimiques, régulent des mécanismes cellulaires ou participent au système immunitaire. Leur forme en trois dimensions conditionne directement leur rôle. La déterminer en laboratoire reste pourtant longue, coûteuse et parfois impossible avec les méthodes traditionnelles.

ESM Atlas veut offrir aux chercheurs une cartographie beaucoup plus vaste de cet univers moléculaire. L’outil s’appuie sur une nouvelle génération de modèles ESM, entraînés à analyser les séquences d’acides aminés et à anticiper la structure ou certaines interactions possibles des protéines.
Biohub présente cet ensemble comme un modèle du monde protéique, capable d’aider les scientifiques à imaginer de nouvelles molécules avant de les tester en laboratoire. Les équipes affirment avoir déjà utilisé ces outils pour concevoir des protéines capables d’interagir avec des cibles liées au cancer et à des maladies immunitaires.
Les modèles sont proposés en accès ouvert et doivent être disponibles via la plateforme Biohub, mais aussi auprès de partenaires spécialisés. L’enjeu est de raccourcir les premières étapes de la découverte de médicaments, notamment l’identification de cibles biologiques ou la conception de protéines thérapeutiques.
Cette avancée ne signifie pas cependant qu’une IA peut désormais créer un traitement prêt à être administré à des patients. Une structure prédite reste une hypothèse scientifique, qui doit être vérifiée expérimentalement, puis soumise à des évaluations de sécurité et à des essais cliniques. ESM Atlas illustre néanmoins la montée en puissance d’une biologie assistée par IA, où les ordinateurs pourraient aider à explorer plus vite des pistes jusque-là hors de portée.
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