L’intelligence artificielle permet la conception de nouvelles protéines

Les langues naturelles et les protéines ont en fait une structure similaire. Les acides aminés s’organisent en une multitude de combinaisons pour former des structures qui ont des fonctions spécifiques dans l’organisme vivant – de la même manière que les mots forment des phrases dans différentes combinaisons qui expriment certains faits. Ces dernières années, de nombreuses approches ont donc été développées pour utiliser des principes et des processus qui contrôlent le traitement assisté par ordinateur du langage naturel dans la recherche sur les protéines. “Le traitement du langage naturel a fait des progrès extraordinaires grâce aux nouvelles technologies de l’IA. Aujourd’hui, les modèles de traitement du langage permettent aux machines non seulement de comprendre des phrases significatives mais aussi de les générer elles-mêmes. Un tel modèle a été le point de départ de nos recherches. Avec des informations détaillées concernant environ 50 millions de séquences de protéines naturelles, ma collègue Noelia Ferruz a formé le modèle et lui a permis de générer des séquences de protéines par lui-même. Il comprend maintenant le langage des protéines et peut l’utiliser de manière créative. Nous avons constaté que ces conceptions créatives suivent les principes de base de protéines naturelles », déclare le professeur Birte Höcker, responsable du groupe de conception de protéines à l’université de Bayreuth.

Le modèle de traitement du langage transféré à l’évolution des protéines est appelé “ProtGPT2”. Il peut maintenant être utilisé pour concevoir des protéines qui adoptent des structures stables par repliement et sont fonctionnelles en permanence dans cet état. De plus, les biochimistes de Bayreuth ont découvert, grâce à des investigations complexes, que le modèle peut même créer des protéines qui n’existent pas dans la nature et qui n’ont peut-être jamais existé dans l’histoire de l’évolution. Ces découvertes mettent en lumière le monde incommensurable des protéines possibles et ouvrent la porte à leur conception de manière nouvelle et inexplorée. Il y a un autre avantage : la plupart des protéines qui ont été conçues de novo jusqu’à présent ont des structures idéalisées. Avant que de telles structures puissent avoir une application potentielle, elles doivent généralement passer par un processus de fonctionnalisation élaboré – par exemple en insérant des extensions et des cavités – afin qu’elles puissent interagir avec leur environnement et assumer des fonctions définies avec précision dans des contextes de système plus larges. ProtGPT2, d’autre part, génère des protéines qui ont de telles structures différenciées de manière innée, et sont donc déjà opérationnelles dans leurs environnements respectifs.

“Notre nouveau modèle est une autre démonstration impressionnante de l’affinité systémique entre la conception de protéines et le traitement du langage naturel. L’intelligence artificielle ouvre des possibilités très intéressantes et prometteuses d’utiliser des méthodes de traitement du langage pour la production de protéines personnalisées. À l’Université de Bayreuth, nous espérons contribuer ainsi au développement de solutions innovantes aux problèmes biomédicaux, pharmaceutiques et écologiques », déclare le professeur Birte Höcker.

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Matériaux fourni par Université de Bayreuth. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.