Innovation : Une IA générative hybride conçoit des protéines sur mesure

Développée par une équipe de chercheurs en mathématiques de l’Institut français de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE), cette IA combine « apprentissage et raisonnement », indique un communiqué de l’Institut. « Cette IA hybride est ainsi capable de concevoir des protéines selon des règles apprises par apprentissage profond, mais aussi issues de la physique ou explicitées par les designers », précise la même source.

« Les protéines jouent un rôle central dans le développement et le fonctionnement des êtres vivants », souligne l’Institut français, notant que leur structure tridimensionnelle, issue du repliement de leur chaîne d’acides aminés, détermine leur fonction biologique.

Comprendre et prédire ce repliement « constitue un enjeu de recherche important, notamment pour mieux étudier certaines maladies causées par un mauvais repliement des protéines, dont des maladies neurodégénératives comme l’Alzheimer et le Parkinson », souligne-t-on.

Actuellement, le design de protéines par IA progresse à « une vitesse phénoménale ». Récemment mis en lumière par le Prix Nobel de Chimie 2024, ce domaine permet, désormais, la conception de « protéines totalement nouvelles, ouvrant des possibilités révolutionnaires dans le domaine de la santé et de l’environnement ».

Dans ce contexte, « INRAE, au travers d’une collaboration durable entre chercheurs en IA et modélisateurs moléculaires, a contribué à ces avancées au travers de méthodes de design basées sur une IA hybride, mêlant apprentissage et raisonnement, déjà mise en œuvre pour concevoir différentes nouvelles protéines, fonctionnelles, et caractérisées expérimentalement », indique l’Institut.

« L’apprentissage profond est utilisé pour extraire les règles qui régissent la conception de protéines, en exploitant les séquences et structures de protéines naturelles, accumulées depuis des décennies par les biophysiciens dans la Protein Data Bank », explique-t-il.

« Le raisonnement automatique », poursuit l’Institut, est utilisé pour « sa capacité à combiner ces règles apprises avec des lois fondamentales de la physique ou des directives du concepteur, pour identifier, très rapidement, les différentes protéines qui répondent à ces exigences parmi l’univers exponentiel des protéines possibles ».