Nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère dans l'industrie pharmaceutique, une révolution portée par des décennies de recherche financée par des fonds publics et les technologies les plus avancées d'aujourd'hui. L'intelligence artificielle (IA) offre l'espoir de développer des médicaments contre certaines des maladies les plus dévastatrices qui affectent l'humanité, du cancer et du diabète à la maladie d'Alzheimer. Au cœur de ces maladies se trouvent souvent les protéines, des acteurs moléculaires clés dont le dysfonctionnement peut avoir des conséquences catastrophiques pour la santé humaine.

Si nous imaginons notre corps comme un orchestre parfaitement coordonné, les protéines en sont les chefs d'orchestre. Sous forme d'hormones, elles gèrent des processus fondamentaux tels que la croissance, le métabolisme et la reproduction. En tant qu'enzymes, elles dictent le rythme des réactions chimiques nécessaires à la digestion ou à la réplication de l'ADN. Dans le rôle d'anticorps, elles dirigent notre système immunitaire dans la lutte contre les agents pathogènes. Sous leurs nombreuses autres formes, elles décident de la vie et de la mort de chaque cellule. Mais lorsque ces machines moléculaires magistrales échouent, que ce soit dans leur structure ou leur fonction, l'harmonie est rompue et la maladie apparaît.

Les possibilités de transformer les protéines en médicaments

L'idée d'utiliser les protéines comme médicaments n'est pas nouvelle. Nous les utilisons lorsque le corps ne produit pas une certaine protéine en quantité suffisante ou lorsque cette protéine ne fonctionne pas correctement. L'exemple le plus évident est l'insuline, une hormone protéique qui régule le métabolisme du sucre. Chez les personnes atteintes de diabète de type 1, le corps ne produit pas suffisamment d'insuline, elles doivent donc en prendre de l'extérieur pour contrôler leur taux de glucose dans le sang. L'insuline est l'un des premiers triomphes de la bio-ingénierie, mais la gamme actuelle de médicaments à base de protéines est bien plus large et plus sophistiquée.

Outre l'insuline, d'autres médicaments à base de protéines sont utilisés en médecine moderne. Les médicaments populaires pour la perte de poids, tels que Ozempic et Wegovy, sont basés sur des agonistes du récepteur GLP-1, qui sont également de nature protéique. En oncologie, les traitements par anticorps, comme Herceptin pour certains types de cancer du sein, ciblent des protéines spécifiques à la surface des cellules tumorales, les marquant pour être détruites par le système immunitaire. Le potentiel est énorme, mais les méthodes traditionnelles de découverte et de modification des protéines existantes ont leurs limites. C'est là que l'intelligence artificielle entre en jeu.

Comment l'intelligence artificielle crée-t-elle les protéines du futur ?

La véritable percée se produit lorsque nous commençons à concevoir des protéines entièrement à partir de zéro, libérés des contraintes de ce qui existe déjà dans la nature. « Si vous concevez des protéines entièrement à partir de zéro, vous n'êtes plus limité aux protéines qui existent déjà. Nous pouvons construire des protéines avec des propriétés entièrement nouvelles, et cela pourrait être incroyablement puissant pour relever les défis auxquels nous sommes confrontés en médecine », explique le Dr Tanja Kortemme, professeur de bio-ingénierie à l'Université de Californie à San Francisco (UCSF) et vice-doyenne à la recherche à l'École de Pharmacie de l'UCSF. Son laboratoire a récemment créé les premières protéines synthétiques au monde capables de changer de forme, imitant la nature dynamique des protéines naturelles.

Le processus peut être comparé au fonctionnement de modèles d'IA populaires comme ChatGPT, mais au lieu de texte, ces modèles « pensent » en trois dimensions. L'IA est entraînée sur de vastes bases de données contenant les structures tridimensionnelles précises de centaines de milliers de protéines connues. Une fois que l'IA a appris le « langage » des structures protéiques – où chaque atome est positionné et comment la protéine se replie dans l'espace – les scientifiques peuvent lui confier une tâche. Par exemple, ils peuvent lui demander de générer une protéine entièrement nouvelle qui se liera parfaitement à une protéine responsable de la propagation du cancer et bloquera sa fonction. Les possibilités, comme le dit le Dr Kortemme, sont presque illimitées.

Le fondement de la révolution : La puissance des données et des décennies de recherche

Le succès de ces modèles d'IA avancés ne serait pas possible sans une ressource clé : la Banque de Données sur les Protéines (Protein Data Bank - PDB), mondiale et accessible au public. Cet incroyable trésor de connaissances s'est constitué sur des décennies, grâce aux efforts de la communauté scientifique mondiale. Des scientifiques du monde entier ont déposé leurs découvertes sur les structures des protéines dans cette base de données ouverte pour faire progresser la science ensemble. C'est cet entrepôt de données monumental, contenant plus de 200 000 structures moléculaires décrites en détail, qui a permis le développement d'outils d'IA qui promettent aujourd'hui une révolution.

Cette entreprise collaborative a été rendue possible grâce à un financement continu de sources publiques et fédérales, principalement des National Institutes of Health (NIH) et de la National Science Foundation (NSF) aux États-Unis. Le laboratoire du Dr Kortemme utilise ces données à grande échelle pour produire de nouvelles protéines avec des fonctions entièrement nouvelles, en utilisant à la fois des modèles d'IA générative existants et en développant les siens.

Du code numérique au médicament réel : Le parcours d'une protéine

Une fois qu'un modèle d'IA a généré une structure de protéine numérique prometteuse, l'étape cruciale de la traduction de cette conception en une molécule physique réelle suit. Ceci est réalisé grâce à la technologie de synthèse de l'ADN et à la technologie de l'ADN recombinant. Les scientifiques peuvent synthétiser un segment d'ADN qui contient la « recette » de la protéine souhaitée, puis insérer ce code génétique dans un organisme vivant, le plus souvent une bactérie ou une levure. Ces cellules deviennent des usines miniatures qui produisent la nouvelle protéine, conçue artificiellement, en grande quantité.

Il est intéressant de noter que l'UCSF a été l'un des pionniers dans le développement de la technologie de l'ADN recombinant, une innovation qui a jeté les bases de la biotechnologie moderne et qui est aujourd'hui essentielle pour donner vie aux conceptions créées par l'intelligence artificielle.

L'UCSF, épicentre de l'innovation et de la multidisciplinarité

Depuis plus de vingt ans, l'Université de Californie à San Francisco (UCSF) est à la pointe des technologies d'ingénierie des protéines, modifiant les protéines existantes pour en faire de meilleurs médicaments. Aujourd'hui, des groupes de recherche de l'UCSF, dirigés par des doctorants et des chercheurs postdoctoraux exceptionnellement innovants, ont développé des méthodes informatiques avancées, y compris l'IA, pour concevoir des protéines à partir de zéro. Les étudiants ayant une formation en informatique, en ingénierie ou en mathématiques viennent à l'UCSF, attirés non seulement par les défis scientifiques mais aussi par l'environnement unique qu'offre la ville. Bien que trouver un logement à San Francisco puisse être un défi, les opportunités académiques offertes le surpassent de loin.

Le secret d'un tel succès réside dans la science interdisciplinaire et la collaboration. L'UCSF offre un environnement unique où différents domaines se rencontrent – l'informatique, l'ingénierie, la biologie fondamentale, les sciences biomédicales et le développement pharmaceutique. Cette synergie crée un terrain fertile pour l'innovation. Les étudiants dotés de solides compétences quantitatives sont fascinés par les problèmes biologiques et biomédicaux qui animent la recherche à l'UCSF, et ce sont eux les principaux moteurs du progrès. La réputation académique et les possibilités de recherche font de l'UCSF un pôle d'attraction pour les talents du monde entier, qui cherchent souvent aussi un logement à San Francisco pour faire partie de cet écosystème dynamique.

Quand pouvons-nous attendre les premiers médicaments conçus par l'intelligence artificielle ?

Bien que de nombreuses entreprises utilisent déjà des méthodes d'IA pour aider à la découverte et à l'optimisation de médicaments potentiels, nous n'avons toujours pas sur le marché de médicament entièrement conçu, du début à la fin, exclusivement par l'intelligence artificielle. Cependant, nous assistons à une véritable explosion des efforts dans l'industrie de la biotechnologie visant à développer des protéines générées par l'IA ayant un potentiel thérapeutique.

Les experts sont optimistes. « Je m'attends à ce que nous voyions un grand nombre de ces protéines conçues entrer en développement préclinique au cours des cinq prochaines années, puis, espérons-le, dans des essais cliniques pour vraiment aider les gens », prédit le Dr Kortemme. Le chemin du modèle informatique au patient est long et exigeant, mais la vitesse à laquelle l'IA accélère les premières étapes de la découverte de médicaments donne de bonnes raisons d'être optimiste. La révolution a déjà commencé, et ses fruits pourraient changer à jamais la façon dont nous traitons les maladies les plus graves.

Source : University of California