La rencontre entre la protéomique – l’ensemble des protéines d’un milieu biologique donnée – et l’intelligence artificielle. Voici comment les travaux de Protai pourraient être résumés. En effet, cette jeune pousse située à Tel Aviv en Israël est à l’origine d’une plateforme capable de cartographier l’évolution d’une maladie au niveau des protéines. L’objectif est d’utiliser cette technologie pour déceler des candidats médicaments prometteurs
Pour poursuivre le développement de son outil, Protai vient de lever 8 millions de dollars auprès de Grove Ventures et Pitango HealthTech. Elle souhaite également trouver des partenaires pour éprouver sa plateforme.
Entre le génome et la maladie
Le but de Protai est d’accélérer la découverte de molécules prometteuses tout en réduisant le temps et le coût. C’est pour cette raison qu’elle s’est intéressée à la protéomique, c’est-à-dire la science qui étudie le protéome, l’ensemble des protéines d’une cellule, d’un tissu, d’un organe ou d’un organisme à un moment donné. Le protéome contient un nombre beaucoup plus important de protéines que le génome ne contient de gènes. En effet, au sein de chaque cellule, les protéines se modifient en permanence et un même gène peut donner naissance à plusieurs protéines.
Pour développer sa plateforme, Protai dispose d’un atlas qui regroupe justement un vaste ensemble de donnes cliniques (plus de 50 000) relatives à divers protéomes. Il s’agit, d’après cette jeune pousse, de l’atlas « le plus robuste actuellement disponible » qui sert de « base de référence pour la découverte de modèles en aval de cibles spécifiques sur lesquelles travaillées ». En effet, ces informations permettent de mieux comprendre les mécanismes moléculaires impliqués dans les grandes fonctions cellulaires et la physiologie des organismes vivants.
Un PoC sur le cancer du poumon
Ces données sont ensuite utilisées pour développer des systèmes d’apprentissage automatique dont les résultats nourrissent la plateforme de Protai. « Nous améliorons l’explicabilité biologique pour découvrir de meilleures cibles médicamenteuses et candidats-médicaments« , résume Eran Seger, CEO de Protai, à Techcrunch. Une preuve de concept a été menée avec succès sur le cancer du poumon. « Nous avons identifié plusieurs cibles de grande valeur (…) ainsi que d’autres marqueurs qui contribueront à étendre l’utilisation de médicaments existants« , a-t-il ajouté.
La découverte de nouveaux médicaments est l’un des enjeux les plus importants des futures années. En effet, les bactéries pathogènes résistent de plus en plus aux antibiotiques remettant en cause la capacité à soigner les infections, même les plus courantes. L’intelligence artificielle est un outil très utile pour simplifier ces travaux car est capable de traiter d’énormes quantités de données. En effet, trouver les bons « mélanges » s’avère être une tâche extrêmement fastidieuse car cela nécessite de trouver les bonnes molécules, les bons dosages, la planification adéquate et prévoir leurs effets sur les cellules ciblées.
Les entreprises technologiques entrent dans la course.
Nombreuses sont donc les entreprises qui s’intéressent à ce secteur, à l’image de Meta (ex Facebook) dont la division recherche en IA a développé un modèle capable d’accélérer la découverte de combinaisons médicamenteuses efficaces. Alphabet est également de la partie. DeepMind, son laboratoire spécialisé dans l’IA, consacre une partie de ses travaux à la biologie. Il a notamment développé le modèle « AlphaFold2 » dédié à la compréhension du mécanisme de repliement des protéines. Il est capable de prédire la structure en trois dimensions d’une protéine directement à partir de sa séquence d’acides aminés au niveau anatomique. Plus récemment, l’entreprise américaine a créé une nouvelle société : Isomorphic Labs, dont l’objectif est de modéliser certains mécanismes fondamentaux de la vie.
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