dans

DeepMind : une carte complète des protéines humaines disponible gratuitement

DeepMind publie gratuitement la carte la plus complète des protéines humaines

À ce jour, DeepMind a créé la carte la plus complète des protéines humaines, et la publie gratuitement.

La prédiction de structures protéiques est essentielle dans différents domaines de la science. Avant l’utilisation de l’intelligence artificielle pour cartographier les protéines, les scientifiques passaient des années à la tâche. Mais DeepMind a développé un programme qui permet d’effectuer ce travail en un temps record. Et aujourd’hui, l’entreprise souhaite partager ses résultats dans l’intérêt de tous.

DeepMind veut publier gratuitement la carte de toutes les protéines prédites par AlphaFold

Grâce à son algorithme de prédiction AlphaFold, DeepMind a créé la carte des protéines humaines la plus complète jusqu’à ce jour. La structure protéique étant des plus complexes, sa prédiction a toujours été un travail coûteux et chronophage, jusqu’à la découverte de la solution basée sur l’IA.

Actuellement, DeepMind a réussi à prédire la structure d’environ 350 000 protéines dans 20 organismes différents (animaux, bactéries, etc.). L’entreprise publie ces prédictions, comprenant 98 % des toutes les protéines humaines, collectivement appelées « protéome humain ». Précisons que jusqu’ici, il y avait 180 000 structures de protéines disponibles dans le domaine public.

Quelle importance pour la communauté scientifique ?

L’ensemble des données publiées par DeepMind fait environ 50 gigaoctets, dans le fichier HumanProteome.zip. N’importe quel scientifique peut librement le télécharger en intégralité d’après le responsable technique d’AlphaFold, John Jumper.

Proteins

Et même si les avancées de DeepMind sont déjà énormes, l’entreprise prévoit d’enrichir davantage la Protein Data Bank maintenue par le Laboratoire européen de biologie moléculaire (EMBL). Ils espèrent publier jusqu’à 100 millions de structures protéiques, d’autant plus que depuis sa victoire aux CASP, AlphaFold est désormais 16 fois plus rapide. Cela devrait « transformer la compréhension du fonctionnement de la vie », d’après Edith Hear, directrice générale de l’EMBL.

Et en publiant gratuitement cette carte de la structure des protéines, la seule exigence de DeepMind c’est l’attribution des recherches. Certes, il existe des tensions entre la filiale et sa maison mère Alphabet quant aux dépenses générées par DeepMind. Néanmoins, d’après son éthique fondatrice, rendre ces informations librement disponibles n’est pas une idée récente. Autrement dit, l’objectif principal avec AlphaFold est d’utiliser l’IA et l’IA générale pour accélérer les recherches scientifiques.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.