En 2020, Google DeepMind créait l’onde de choc en dévoilant AlphaFold, une intelligence artificielle capable de prédire la manière dont une protéine se plie. Quatre ans plus tard, la version 3 de ce modèle révolutionnaire est présentée dans la revue Nature. AlphaFold 3 va au-delà des protéines et fournit des prédictions précises sur les interactions entre les biomolécules de nos cellules, facilitant ainsi la recherche de nouveaux traitements et matériaux.
Ce modèle, combinant des dizaines d’algorithmes, est utilisé par des millions de biologistes dans divers domaines, dont la compréhension et la lutte contre les maladies, notamment le cancer, les bactéries résistantes aux médicaments, la Covid-19, et les maladies neurodégénératives comme Parkinson et Alzheimer.
Une Technologie Précise et Supérieure aux Méthodes Classiques
Selon Google, AlphaFold 3 surpasse les méthodes classiques qui simulent les interactions entre molécules en se basant sur les lois physiques. Il combine des architectures de deep learning avec des modèles de diffusion pour créer des prédictions de structures moléculaires très précises.
Google a également lancé le serveur AlphaFold, un outil gratuit et facile d’utilisation permettant aux chercheurs d’accéder aux fonctionnalités d’AlphaFold 3 pour générer des structures biologiques, démocratisant ainsi son accès.
Un Impact Significatif sur la Recherche Biologique
L’accès simplifié à AlphaFold pourrait changer la donne pour le monde de la recherche. Christopher Swale, chercheur à l’Inserm, considère AlphaFold comme une révolution similaire à celle de Crispr pour le monde scientifique, permettant de gagner du temps et de l’argent.
Bien que Google DeepMind diffuse AlphaFold en accès libre, l’entreprise compte générer un revenu grâce à ce modèle en signant des contrats avec des laboratoires pharmaceutiques, dont Novartis et Lilly.