Le système de dynamique biomoléculaire ab initio basé sur l’IA de Microsoft (AI2BMD) représente un changement fondamental dans la façon dont les scientifiques abordent la découverte de médicaments et la recherche sur les protéines. Développée au terme de quatre années de recherche et publiée dans la revue Nature, cette technologie comble une lacune cruciale dans les capacités de simulation biomoléculaire.
Les approches traditionnelles de simulation des protéines font face à un dilemme persistant : les simulations classiques de dynamique moléculaire sont rapides mais manquent de précision chimique, tandis que les méthodes de chimie quantique offrent une grande précision mais ne peuvent être appliquées à de grosses biomolécules. AI2BMD résout ce problème en utilisant un nouveau schéma de fragmentation des protéines combiné à des champs de force issus de l’apprentissage automatique.
Le système peut simuler efficacement des protéines de plus de 10 000 atomes avec une précision ab initio (de premiers principes), tout en réduisant le temps de calcul de plusieurs ordres de grandeur par rapport aux méthodes conventionnelles. Cette avancée permet aux chercheurs d’observer le repliement, le dépliement et les interactions des protéines avec de potentiels composés médicamenteux d’une manière qui était auparavant impossible.
AI2BMD a déjà prouvé sa valeur concrète dans des applications réelles. En 2023, il a remporté la première place lors du tout premier concours mondial de développement de médicaments par IA, en prédisant avec précision un composé chimique capable de se lier à la protéase principale du SARS-CoV-2. Microsoft Research s’est également associé au Global Health Drug Discovery Institute, fondé par la Fondation Gates, pour exploiter cette technologie dans la conception de médicaments destinés aux maladies touchant les pays à revenu faible ou intermédiaire.
La capacité du système à effectuer un criblage virtuel très précis de candidats-médicaments transforme les délais de recherche pharmaceutique. Des tâches qui prenaient autrefois des années peuvent maintenant être accomplies en quelques mois, ce qui pourrait accélérer la mise au point de solutions face à des enjeux mondiaux urgents comme la tuberculose ou les menaces virales émergentes.
Dans le cadre de l’initiative plus large « IA pour la science » de Microsoft, AI2BMD illustre comment l’intelligence artificielle peut apprendre non seulement le langage humain, mais aussi celui de la nature — incluant les molécules, les protéines et les systèmes biologiques — afin de relever les défis scientifiques les plus pressants de l’humanité.