Concevoir une protéine revient à chercher une minuscule aiguille dans la gigantesque botte de foin du vivant. Jusqu’ici, ce travail prenait beaucoup de temps et nécessitait des compétences informatiques avancées.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle change la donne en analysant rapidement d’immenses quantités de données et en proposant de nouvelles séquences prometteuses, mais encore faut-il que ces outils puissent être utilisés par les biologistes et pas seulement par des spécialistes du machine learning. C’est précisément l’ambition d’OpenProtein.AI.
Une plateforme pensée pour les non-codeurs
Fondée par deux anciens chercheurs du MIT (Massachusetts Institute of Technology), cette jeune start-up propose une interface web, généraliste et simple à exploiter, qui permet d’importer des données et d’entraîner des modèles pour générer facilement des variantes de protéines et analyser leurs propriétés potentielles, sans jamais devoir coder.
L’objectif est de réduire l’écart entre les modèles d’IA les plus avancés et la capacité des biologistes à s’en servir, car la plupart du temps ceux-ci n’ont pas les compétences requises.
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Concrètement, pour réussir à marier accessibilité d’usage et efficacité algorithmique, OpenProtein.AI a développé PoET (Protein Evolutionary Transformer), un modèle de langage protéique (pLM), donc spécialement conçu pour lire la grammaire du vivant, qui apprend les relations entre les acides aminés pour ensuite proposer des séquences proches de protéines connues.
Accélérer la recherche médicale
C’est une avancée majeure car au lieu de tester au hasard des milliers de variantes en laboratoire, il est désormais possible d’effectuer une sélection virtuelle et d’identifier les candidats les plus prometteurs, ce qui représente un gain de temps considérable pour mettre au point de nouveaux traitements.
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D’ailleurs, cet outil innovant intéresse déjà les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques, notamment Boehringer Ingelheim qui compte utiliser la plateforme pour développer des protéines thérapeutiques contre certaines pathologies auto-immunes et inflammatoires.
En outre, OpenProtein.AI met également gratuitement à disposition des laboratoires universitaires les capacités de la plateforme afin que le plus grand nombre possible de biologistes puissent utiliser ces outils pour accélérer la recherche médicale.
Un cran plus loin, les deux fondateurs ont récemment présenté PoET-2, un modèle de langage protéique de nouvelle génération qui offre des performances supérieures aux modèles beaucoup plus volumineux tout en n’utilisant qu’une fraction infime des ressources de calcul et des données expérimentales.
C’est bel et bien une révolution dans la conception des protéines qui a débuté.