La société Google DeepMind a publié les codes sources du système d'apprentissage machine AlphaFold 3, conçu pour prédire la structure tridimensionnelle des protéines et modéliser les interactions entre les protéines et d'autres types de molécules. Pour la création des algorithmes d'apprentissage machine réalisés dans la deuxième version d'AlphaFold, le prix Nobel de chimie a été décerné cette année. Les outils associés à AlphaFold 3 sont écrits en Python et C++, et sont diffusés sous la licence CC BY-NC-SA 4.0. Les modèles entraînés sont fournis sur la base d'un accord utilisateur. Un environnement a été lancé séparément serveur, permettant d'expérimenter avec AlphaFold 3 en mode en ligne.
Le modèle, qui a été formé sur une collection décrivant les structures de toutes les protéines connues et des séquences d'acides aminés, résout le problème du repliement des protéines et permet de prévoir la structure tridimensionnelle de nouvelles protéines avec une précision au moins équivalente à celle des analyses en laboratoire, et lors de l'évaluation des interactions entre les protéines et d'autres types de molécules, elle dépasse considérablement les méthodes de prévision existantes. La troisième version du modèle AlphaFold se distingue par l'utilisation d'une nouvelle architecture appelée « Pairformer », développant l'idée de l'architecture « transformeur ».
Contrairement à AlphaFold 2, la nouvelle version ne se limite pas aux protéines composées d'une seule chaîne polypeptidique et peut être utilisée pour prédire des complexes protéiques avec l'ADN et l'ARN, ainsi que pour modéliser les variantes modifiées de ces molécules. Une liste de molécules est fournie en entrée à AlphaFold, et en sortie, une structure 3D conjointe est générée, déterminant l'interaction la plus probable des molécules indiquées.
D'un point de vue pratique, AlphaFold 3 peut être utilisé pour le développement de médicaments et de méthodes de traitement, ainsi que pour la création de nouvelles protéines. Par exemple, grâce à AlphaFold, une protéine capable de se lier à des cellules cancéreuses spécifiques a été conçue, ce qui peut être utilisé dans une thérapie anticancéreuse de nouvelle génération. AlphaFold est également largement utilisé pour étudier l'interaction entre les anticorps et les protéines afin de comprendre la réponse immunitaire humaine et de créer de nouveaux anticorps.
Source : opennet.ru
