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Le biochimiste américain David Baker et les scientifiques de Google DeepMind Sir Demis Hassabis et John Jumper ont remporté conjointement le prix Nobel de chimie pour leurs travaux visant à percer les secrets biologiques des protéines qui sont à la base de la vie et de la santé.
Baker a remporté la moitié du prix SKr11 millions (1,06 million de dollars) pour ses recherches sur la conception informatique des protéines et le duo DeepMind a reçu l’autre moitié pour la prédiction de la structure des protéines, a annoncé mercredi l’Assemblée Nobel à Stockholm.
Le prix récompense les avancées majeures dans les techniques permettant de comprendre comment les protéines fonctionnent et interagissent pour faire fonctionner les cellules vivantes. Les méthodes, y compris les modèles AlphaFold basés sur l’intelligence artificielle de DeepMind, ont fait naître l’espoir qu’elles pourraient devenir des outils puissants dans le développement de nouvelles thérapies pour les maladies difficiles à traiter.
Baker, directeur de l’Institute for Protein Design de l’université de Washington, a « réussi l’exploit presque impossible de construire des types entièrement nouveaux de protéines », ont déclaré les organisateurs du prix Nobel. Hassabis et Jumper avaient « développé un modèle d’IA pour résoudre un problème vieux de 50 ans : prédire les structures complexes des protéines ».
« Ces deux découvertes ouvrent de vastes possibilités », a déclaré Heiner Linke, président du comité Nobel de chimie.
Lors d’un appel avec le comité Nobel après l’annonce, Baker a déclaré qu’il était « profondément honoré » et qu’il « se tenait sur les épaules de géants », compte tenu de la contribution d’autres chercheurs. « Nos nouvelles méthodes d’IA sont bien plus puissantes que les méthodes traditionnelles de modélisation scientifique. Je suis vraiment enthousiasmé par toutes les façons dont la conception de protéines peut désormais rendre le monde meilleur en matière de santé, de médecine et de santé. . . en matière de technologie et de durabilité », a-t-il ajouté.
Depuis le début des années 2000, Baker exploite la conception assistée par ordinateur pour construire de nouvelles protéines à partir des 20 éléments constitutifs différents, appelés acides aminés, dont elles sont principalement constituées. Ses équipes ont produit de nouvelles structures destinées aux vaccins, aux nanomatériaux et aux minuscules capteurs.
En 2022, les équipes de Hassabis et Jumper ont utilisé le modèle AlphaFold AI pour créer la base de données la plus complète et la plus précise à ce jour sur presque toutes les protéines connues. Couvrant environ 200 millions de protéines, cette avancée devrait réduire considérablement le temps nécessaire aux découvertes biologiques.
Hassabis, co-fondateur et directeur général de Google DeepMind, la branche de recherche en IA du géant de la Silicon Valley, a décrit l’innovation AlphaFold en mars comme un moyen plus efficace de « rechercher l’aiguille dans une botte de foin ».
«C’est à cela que se résume une grande partie de la science. . . si vous pouvez capturer un problème de cette manière, alors les types de systèmes d’IA que nous construisons actuellement peuvent être très utiles.
La troisième itération d’AlphaFold dévoilée par DeepMind en mai s’étend au-delà des protéines pour examiner d’autres réseaux biochimiques qui soutiennent la vie dans les cellules de notre corps. AlphaFold 3 couvre les codes génétiques de l’ADN et de l’ARN ainsi que les ligands, des molécules qui se lient aux autres et peuvent être d’importants marqueurs de maladie.
Le comité Nobel a déclaré qu’il y avait déjà eu de nombreuses applications des modèles AlphaFold, telles que la conception de vaccins et l’exploitation de la base de données sur les protéines pour trouver de nouvelles enzymes susceptibles de dégrader les plastiques.
DeepMind a créé une branche de découverte de médicaments, connue sous le nom d’Isomorphic Labs, pour s’appuyer sur les avancées scientifiques d’AlphaFold. Hassabis a déclaré cette année au Financial Times que l’objectif était d’utiliser le modèle pour réduire de cinq à deux ans l’étape moyenne de découverte – lorsque les médicaments potentiels sont identifiés avant les essais cliniques.
« AlphaFold a donné aux chercheurs la capacité sans précédent de prédire à quoi « ressemblent » les protéines en trois dimensions », a déclaré Michael Dennis, directeur scientifique de CAS, une division de l’American Chemical Society. « L’impact de cette technologie sur la compréhension des mécanismes de la maladie et sur le développement de médicaments et de nouvelles thérapies est immense. »
Le prix Nobel de chimie est le troisième des six prix Nobel annuels annoncés chaque jour de la semaine. Les lauréats des prix de littérature seront dévoilés jeudi, suivis de ceux de la paix vendredi et de l’économie lundi.