La communauté scientifique du monde entier a reçu une opportunité extraordinaire de progrès dans le domaine de la recherche biomoléculaire grâce à un nouvel outil développé au Massachusetts Institute of Technology (MIT). Boltz-1, un modèle révolutionnaire d'intelligence artificielle en source ouverte, représente un pas important vers la démocratisation des technologies avancées dans la recherche biomédicale et le développement de médicaments. Ce modèle permet la prédiction précise des structures tridimensionnelles des biomolécules telles que les protéines, ouvrant ainsi des portes à de nombreuses découvertes scientifiques.

Innovation ouverte pour un avenir meilleur

Contrairement à des solutions similaires limitées à des fins académiques, comme AlphaFold3, Boltz-1 est entièrement ouvert et accessible à tous les chercheurs, quel que soit leur affiliation institutionnelle. Le développement de Boltz-1 a été dirigé par les étudiants Jeremy Wohlwend et Gabriele Corso de la Jameel Clinic for Machine Learning in Health au MIT, avec le soutien de scientifiques tels que Sara Passar et les professeurs Regina Barzilay et Tommi Jaakkola.

"Boltz-1 n'est pas la fin de l'histoire", a souligné Corso lors de la présentation de l'outil le 5 décembre au Stata Center du MIT. "Nous voulons encourager la collaboration mondiale et permettre à la communauté de continuer à développer cet outil."

Réalisations technologiques qui changent les règles du jeu

La prédiction précise des structures des protéines et d'autres biomolécules est un défi majeur en biologie moléculaire depuis des décennies. La forme d'une protéine détermine sa fonction, et comprendre ces structures est essentiel pour le développement de nouveaux médicaments et l'ingénierie de protéines ayant des fonctions spécifiques. Bien que AlphaFold2 de DeepMind ait établi de nouvelles normes, Boltz-1 a encore amélioré la technologie en intégrant des algorithmes innovants pour améliorer l'efficacité des prédictions et l'utilisation des données.

L'un des plus grands défis a été de travailler avec la Protein Data Bank, une base de données contenant des structures biomoléculaires collectées au cours des 70 dernières années. "Il y a eu de nombreuses nuits blanches pendant que nous résolvions des problèmes liés à des données incohérentes et hétérogènes", se souvient Wohlwend. Malgré ces défis, Boltz-1 obtient désormais des résultats comparables à ceux d'AlphaFold3 en termes de précision des prédictions.

Soutien large et opportunités

Le projet Boltz-1 est soutenu par de nombreuses organisations, y compris la National Science Foundation des États-Unis, la Jameel Clinic et diverses initiatives de recherche. L'outil est déjà disponible sur GitHub, où les chercheurs peuvent accéder à l'intégralité du code et l'adapter aux besoins spécifiques de leurs recherches.

Il est prévu de perfectionner davantage le modèle afin d'accélérer les temps de prédiction et d'élargir les possibilités d'application. "Ce n'est que le début", a ajouté la professeure Barzilay. "Il existe de nombreuses directions potentielles pour de futurs développements, et la communauté joue un rôle clé dans ce processus."

Impact mondial

Des experts de divers domaines ont reconnu l'importance de ce modèle ouvert. "Boltz-1 va transformer la recherche biomoléculaire en permettant l'accès à des outils avancés à une communauté plus large", a déclaré Mathai Mammen, président de Parabilis Medicines. Jonathan Weissman, professeur de biologie au MIT, a souligné qu'il s'attend à une série d'applications créatives grâce à l'ouverture du modèle.

Ce modèle ne se contente pas d'accélérer le processus de développement de nouveaux médicaments, il permet également aux scientifiques de créer des modèles biomoléculaires personnalisés pour la recherche dans divers domaines, de la génétique à l'oncologie. Son impact sur la science est déjà reconnu comme un pas important vers un avenir plus inclusif et collaboratif dans les sciences moléculaires.