En savoir plus sur la solution au repliement des protéines sur deepmind.com/AlphaFold Et nous voyons la chronologie de notre hack ici.
Cela fait un an que nous avons lancé et ouvert AlphaFold, notre système d’IA pour prédire la structure 3D d’une protéine à partir de séquences d’acides aminés 1D, et créé la base de données AlphaFold Protein Structure Database (AlphaFold DB) pour partager librement ces connaissances scientifiques avec un scientifique. Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie, elles soutiennent chaque processus biologique dans chaque organisme. Et parce que la forme d’une protéine est étroitement liée à sa fonction, connaître la structure d’une protéine permet de mieux comprendre ce qu’elle fait et comment elle fonctionne. Nous espérions que cette ressource révolutionnaire aiderait à accélérer la recherche scientifique et la découverte à l’échelle mondiale, et que d’autres équipes pourraient apprendre et s’appuyer sur les progrès que nous avons réalisés avec AlphaFold pour conduire de nouvelles percées. Cet espoir est devenu une réalité beaucoup plus rapidement que nous n’osions jamais rêver. À peine douze mois plus tard, AlphaFold a été consulté par plus d’un demi-million de chercheurs et utilisé pour accélérer les progrès sur d’importants problèmes du monde réel, de la pollution plastique à la résistance aux antibiotiques.
Aujourd’hui, je suis tellement excitée de partager la prochaine étape de ce voyage. En partenariat avec l’Institut européen de bioinformatique de l’EMBL (EMBL-EBI), nous publions maintenant des structures prédites pour presque toutes les protéines cataloguées connues de la science, ce qui élargira la base de données AlphaFold de plus de 200 fois plus – De près d’un million de bâtiments à plus de 200 millions de bâtiments – avec le potentiel d’augmenter considérablement notre compréhension de la biologie.
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Cette mise à jour inclut les structures prévues des plantes, des bactéries, des animaux et d’autres organismes, ouvrant de nombreuses nouvelles opportunités aux chercheurs d’utiliser l’AlphaFold pour faire avancer leurs travaux sur des questions importantes, notamment la durabilité, l’insécurité alimentaire et les maladies négligées.
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La mise à jour d’aujourd’hui signifie que la plupart des pages de la base de données principale sur les protéines d’UniProt auront la structure attendue. Les plus de 200 millions de structures seront également disponibles en téléchargement groupé via des ensembles de données publics Google Cloud, rendant AlphaFold encore plus accessible aux scientifiques du monde entier.
“AlphaFold est l’avancée unique et importante des sciences de la vie qui démontre la puissance de l’intelligence artificielle. Déterminer la structure 3D d’une protéine utilisée prend plusieurs mois ou années, prend maintenant quelques secondes. AlphaFold a vraiment accéléré et permis d’énormes découvertes, y compris le craquage du complexe structure du pore nucléaire. Et avec ce nouvel ajout de structures éclairant presque tout le monde des protéines, nous pouvons nous attendre à ce que davantage d’énigmes biologiques soient résolues chaque jour.
– Eric Topol, fondateur et directeur du Scripps Research Translational Institute
Effet AlphaFold jusqu’à présent
Douze mois après la sortie initiale d’AlphaFold, c’était formidable de penser à l’impact incroyable qu’AlphaFold a déjà eu et à notre long cheminement pour atteindre le jalon d’aujourd’hui.
Pour notre équipe, le succès d’AlphaFold a été particulièrement gratifiant, car il s’agissait du système d’IA le plus complexe que nous ayons jamais construit, nécessitant de nombreuses innovations critiques, et parce qu’il avait l’impact le plus important en aval. En démontrant que l’IA peut prédire avec précision la forme d’une protéine jusqu’à la résolution atomique, à l’échelle et en quelques minutes, AlphaFold a non seulement fourni une solution à un défi majeur de 50 ans, mais est également devenu la première grande preuve de notre thèse fondatrice : que L’IA peut accélérer considérablement la découverte, la science, et donc le progrès de l’humanité.
Nous avons ouvert le code source d’AlphaFold et publié deux articles approfondis dans Nature (1, 2), qui ont déjà été cités plus de 4 000 fois. Nous avons collaboré étroitement avec le leader mondial EMBL-EBI pour concevoir un outil qui aidera les biologistes à mieux accéder et utiliser AlphaFold, et ensemble nous avons publié AlphaFold DB, une base de données consultable ouverte et gratuite pour tous. Avant de lancer AlphaFold, conformément à notre approche rigoureuse de leadership responsable, nous avons sollicité l’avis de plus de 30 experts en biologie, sécurité, éthique et recherche sur la sécurité pour nous aider à comprendre comment partager les avantages d’AlphaFold avec le monde, d’une manière qui maximiserait les avantages potentiels et minimiserait les risques potentiels.
À ce jour, plus de 500 000 chercheurs de 190 pays ont accédé à AlphaFold DB pour visualiser plus de 2 millions de structures. Nos structures librement disponibles ont également été intégrées dans d’autres ensembles de données publics, tels que Ensembl, UniProt et OpenTargets, où des millions d’utilisateurs y accèdent dans le cadre de leurs flux de travail quotidiens.
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Nous avons été étonnés de la vitesse à laquelle AlphaFold est déjà devenu un outil essentiel pour des centaines de milliers de scientifiques dans des laboratoires et des universités du monde entier pour les aider dans leur important travail. En ce qui concerne notre travail avec AlphaFold, nous avons donné la priorité aux applications qui, selon nous, auraient les avantages sociaux les plus positifs, en nous concentrant sur des initiatives qui ont été historiquement sous-financées ou négligées. Par exemple, nous nous sommes associés à la Drugs for Neglected Diseases Initiative (DNDi) pour aider à faire avancer leurs recherches, les rapprochant de la recherche de traitements vitaux pour des maladies comme la leishmaniose et la maladie de Chagas qui affectent de manière disproportionnée les personnes dans les régions les plus pauvres du monde. Nous avons également soutenu la Journée mondiale des maladies tropicales négligées en créant des prédictions structurelles pour les organismes que l’Organisation mondiale de la santé a identifiés comme une priorité élevée pour leur recherche, aidant à poursuivre l’étude de maladies telles que la lèpre et la schistosomiase, qui détruisent la vie de plus de un milliard de personnes dans le monde.
Il a été si inspirant de voir la myriade de façons dont la communauté de recherche AlphaFold l’a pris, l’utilisant pour tout, de la compréhension des maladies à la protection des abeilles, en passant par le déchiffrement des mystères biologiques et l’exploration plus profonde des origines de la vie elle-même.
D’autres excellents exemples, sélectionnés par les membres de notre équipe AlphaFold, incluent :
Panorama biologique, organisé par Kathryn Tonyasofunakul
Dans un récent numéro spécial de Science, plusieurs groupes ont décrit comment l’AlphaFold les a aidés à assembler le complexe de pores nucléaires, l’un des mystères les plus diaboliques de la biologie. La structure géante est composée de centaines de parties protéiques et contrôle tout ce qui entre et sort du noyau cellulaire. Sa structure exacte a finalement été révélée à l’aide de méthodes expérimentales existantes pour révéler son contour général et les prédictions AlphaFold pour compléter et interpréter les régions peu claires. Cette combinaison puissante est désormais courante dans les laboratoires, débloquant de nouvelles sciences et montrant comment les techniques expérimentales et informatiques peuvent fonctionner ensemble.
Le nouveau monde de la bioinformatique, coopté par Richard Evans
Les outils de recherche structurelle tels que Foldseek et Dali permettent aux utilisateurs de rechercher très rapidement des entrées similaires pour une protéine particulière. Cela pourrait être une première étape vers l’extraction d’ensembles de données à grande séquence de protéines pratiquement utiles, telles que celles qui décomposent le plastique, et pourrait fournir des indices sur la fonction des protéines. La mise à jour de la base de données pour inclure plus de 200 millions de structures prédites amplifiera encore cet effet.
Impact direct sur la santé humaine, sélectionné par John Jumper
AlphaFold a déjà un impact direct significatif sur la santé humaine. Une réunion avec des chercheurs de la Société européenne de génétique humaine a révélé l’importance des structures AlphaFold pour les biologistes et les cliniciens qui tentent de démêler les causes des maladies génétiques rares. De plus, AlphaFold accélère la découverte de médicaments en fournissant une meilleure compréhension des protéines nouvellement identifiées qui peuvent être des cibles médicamenteuses et en aidant les scientifiques à trouver plus rapidement les médicaments potentiels auxquels ils se lient.
“AlphaFold est devenu un outil essentiel pour la recherche biopharmaceutique presque du jour au lendemain, y compris ici à ROME Therapeutics, car il nous permet de prédire les structures protéiques dans les régions sombres du génome jusque-là non résolues. La vitesse et la précision d’AlphaFold accélèrent le processus de découverte de médicaments, et nous sommes toujours est en train de commencer à réaliser son impact sur la fourniture plus rapide de nouveaux médicaments aux patients. »
– Rosanna Capeler, présidente-directrice générale de ROME Therapeutics et ancienne PDG de Nimbus Therapeutics
Juste le commencement
AlphaFold a lancé la biologie dans une ère d’exubérance structurelle, déverrouillant l’exploration scientifique à la vitesse numérique. AlphaFold DB agit comme un “google” pour les structures protéiques, offrant aux chercheurs un accès instantané aux modèles prédits pour les protéines qu’ils étudient, leur permettant de concentrer leurs efforts et d’accélérer les travaux expérimentaux. De la lutte contre les maladies au développement de vaccins, AlphaFold a déjà permis des progrès incroyables sur certains des plus grands défis mondiaux, et ce n’est que le début de l’impact que nous commencerons à voir au cours des prochaines années. Nous espérons que cette base de données élargie aidera d’innombrables scientifiques dans leur travail et ouvrira de toutes nouvelles voies d’exploration scientifique, comme la métaprotéomique.
Chez DeepMind, nous travaillons dur pour tirer parti de tout ce potentiel avec des investissements importants dans plusieurs domaines, notamment en nous associant à la nouvelle société sœur d’Alphabet, Isomorphic Labs, pour réinventer complètement le processus de découverte de médicaments à partir des premiers principes avec une approche axée sur l’IA ; créer un laboratoire humide au célèbre Institut Francis Crick pour renforcer le lien entre l’intelligence artificielle et les technologies expérimentales afin de faire progresser la compréhension de la biologie, y compris la conception des protéines et la génomique ; et élargir notre équipe AI for Science pour accélérer les progrès de notre recherche fondamentale en biologie et appliquer l’IA à d’autres défis scientifiques fascinants et importants, tels que la science du climat, la chimie quantique et la fusion.
AlphaFold est un aperçu de l’avenir et de ce qui pourrait être possible avec les méthodes informatiques et l’intelligence artificielle appliquées à la biologie. La biologie à son niveau le plus élémentaire peut être considérée comme un système de traitement de l’information, bien qu’extraordinairement complexe et émergent. Tout comme les mathématiques sont le langage descriptif parfait pour la physique, nous pensons que l’IA peut s’avérer être la bonne approche pour faire face à la complexité dynamique de la biologie. AlphaFold est une première preuve de point importante pour cela, et un signe de beaucoup plus à venir. En tant que pionniers dans le domaine émergent de la «biologie numérique», nous sommes ravis de voir le vaste potentiel de l’intelligence artificielle commencer à se réaliser comme l’un des outils les plus utiles de l’humanité pour faire progresser la découverte scientifique et la compréhension des mécanismes fondamentaux de la vie.