Q&A: Déploiement de l'IA pour créer des protéines jamais vues auparavant dans la nature

Dans une avancée majeure pour la biologie synthétique, les chercheurs exploitent l'intelligence artificielle pour concevoir des protéines qui n'ont jamais existé dans la nature. Cette innovation marque un moment charnière dans la quête de plusieurs décennies de création de nouvelles protéines, qui ont un potentiel de transformation pour la médecine, la biotechnologie et la découverte scientifique. Jason Zhang, professeur adjoint de bio-ingénierie à la Samueli UCLA School of Engineering, mène les efforts pour repousser les limites de la conception des protéines en utilisant des techniques avancées d'IA.

Son travail s'appuie sur la recherche pionnière de David Baker, un lauréat du prix Nobel de chimie dont les contributions à l'ingénierie computationnelle des protéines ont jeté les bases de cette nouvelle frontière.

Ces modèles sont formés sur des ensembles de données étendus dérivés de résultats expérimentaux, leur permettant de prédire quelles séquences d'acides aminés se plieront en protéines fonctionnelles. Une fois générées, ces séquences sont traduites en ADN et synthétisées en laboratoire, où leur fonctionnalité est testée contre des cibles spécifiques. Cette approche permet aux scientifiques d'évaluer simultanément des milliers de protéines candidates, accélérant considérablement le rythme de la découverte par rapport aux méthodes conventionnelles.

Un projet notable implique la conception de biosensors qui peuvent surveiller des processus biologiques complexes au sein des systèmes vivants. Ces capteurs fournissent des informations détaillées sur les fonctions cellulaires, ouvrant potentiellement la voie à la médecine personnalisée et à des traitements plus efficaces pour les maladies allant du cancer aux troubles neurologiques. Un objectif particulièrement ambitieux est le développement d'une "cellule virtuelle", une représentation numérique de systèmes biologiques qui peut simuler le comportement et les interactions cellulaires. En intégrant de grandes quantités de données collectées à partir de biosensors d'ingénierie, les chercheurs visent à construire des modèles complets d'activité cellulaire.

Ces modèles pourraient permettre de prédire comment différents médicaments interagissent avec des types de cellules spécifiques, offrant une précision sans précédent dans le développement de médicaments et la planification du traitement. La collaboration joue un rôle crucial dans la traduction des avancées théoriques en applications pratiques. Zhang travaille aux côtés de collègues à l'UCLA pour développer des thérapies ciblées, y compris des approches innovantes pour traiter les formes rares de cancer du foie en utilisant la technologie des cellules CAR-T, une stratégie qui a montré un succès remarquable dans le traitement des cancers du sang.

Un autre domaine d'intérêt critique dans le laboratoire de Zhang est l'étude des protéines désordonnées, qui sont impliquées dans de nombreuses maladies, y compris la neurodégénérescence, le diabète et certains cancers. Les médicaments traditionnels à petites molécules ont souvent du mal à cibler ces protéines en raison de leur manque de structure définie. Pour surmonter ce défi, l'équipe de Zhang utilise l'IA générative pour concevoir des plis de protéines entièrement nouveaux qui peuvent se lier spécifiquement à des protéines désordonnées.

Alors que le domaine continue d'évoluer, l'intégration de l'IA dans l'ingénierie des protéines promet de révolutionner notre compréhension des systèmes biologiques et d'élargir les horizons de la science médicale.