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« La vague déclenchée par l’exploit de l’algorithme de DeepMind Alphafold n’est pas retombée »

SeNH58

Sciences

« La vague déclenchée par l’exploit de l’algorithme de DeepMind Alphafold n’est pas retombée »

« La vague déclenchée par l’exploit de l’algorithme de DeepMind Alphafold n’est pas retombée »

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Elodie Laine est maîtresse de conférences à Sorbonne Université, au laboratoire de biologie computationnelle et quantitative. Son témoigne, recueilli par Philippe Pajot, est extrait de l’article « Le repliement des protéines résolu par une IA », publié dans Sciences et Avenir – La Recherche 899, daté janvier 2022. Il s’agit de l’une des 10 découvertes de l’année selon notre rédaction. L’algorithme de DeepMind Alphafold est également mis à l’honneur par le magazine Nature.

« Comment exploiter les modèles 3D prédits ? »

« Lorsque l’article décrivant le système AlphaFold2 est sorti, en juillet 2021, nous l’avons décortiqué avec des collègues lors de séances de discussion pour parler de l’architecture du réseau de neurones et des algorithmes utilisés. Que peut-on faire avec ces modèles et comment exploiter les modèles 3D prédits ? Beaucoup d’efforts ont également été faits par le monde académique pour utiliser Alphafold2 afin de prédire la forme des assemblages de protéines (les complexes). Et finalement, en octobre 2021, l’équipe de chercheurs de DeepMind a sorti une prépublication présentant les résultats d’une nouvelle version du réseau de neurones baptisé AlphaFold Multimer, consacrée précisément à la prédiction de ces assemblages ».

« Les choses bougent vite »

« Les résultats de cet article montrent qu’AlphaFold Multimer, légèrement modifié et surtout réentraîné sur les complexes, fait mieux que « l’état de l’art » et aussi que les tentatives du monde académique qui avaient juste « détourné » AlphaFold2 pour la prédiction de complexes, sans réentraînement. Par ailleurs, Demis Hassabis, l’un des fondateurs de DeepMind, a annoncé en novembre dernier la création d’une start-up, baptisée Isomorphic Labs, dont l’objectif affiché est de révolutionner le processus de la mise au point de nouveaux médicaments (drug discovery), grâce au transfert de connaissances issues de DeepMind. Les choses bougent vite et la vague déclenchée par l’arrivée d’Alphafold n’est pas encore retombée.”

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