Microsoft Research a dévoilé BioEmu 1, un système d’intelligence artificielle révolutionnaire qui redéfinit la recherche en génomique grâce à une analyse du repliement des protéines considérablement accélérée.
Ce modèle d’apprentissage profond peut générer des milliers de structures protéiques statistiquement indépendantes par heure sur un seul GPU, fonctionnant à une vitesse dix fois supérieure à celle d’AlphaFold 2, jusqu’alors considéré comme la référence du secteur. Alors qu’AlphaFold a bouleversé la prédiction des structures statiques des protéines, BioEmu 1 va plus loin en modélisant le comportement dynamique des protéines—capturant toute la gamme des conformations que les protéines adoptent naturellement.
BioEmu 1 atteint cette performance remarquable en intégrant trois sources de données essentielles : les structures de la base de données AlphaFold, un vaste ensemble de données de simulations de dynamique moléculaire, et des données expérimentales sur la stabilité du repliement des protéines. L’efficacité du système est telle que les laboratoires universitaires peuvent désormais effectuer des balayages virtuels complexes de mutagenèse pendant de courtes pauses, des tâches qui nécessitaient auparavant des jours, voire des semaines de calcul.
« La dynamique des protéines s’impose comme le nouveau défi après la prédiction précise de leur structure », souligne le professeur Martin Steinegger de l’Université nationale de Séoul. « Grâce à BioEmu, les scientifiques peuvent désormais accéder rapidement à des opérations d’échantillonnage du paysage énergétique libre des protéines grâce à la technologie de l’apprentissage profond. »
L’impact de cette technologie dépasse le cadre de la recherche académique. Dans la découverte de médicaments, BioEmu 1 peut identifier des poches de liaison cryptiques souvent difficiles à détecter avec les méthodes conventionnelles, offrant ainsi de nouvelles cibles pour des interventions thérapeutiques. Le système prédit également avec précision la stabilité des protéines grâce à des calculs d’énergie libre de repliement qui correspondent aux résultats expérimentaux.
Microsoft a publié BioEmu 1 en open source, à l’inverse de certains concurrents aux approches plus restrictives. Cette décision permet aux chercheurs du monde entier de faire progresser leurs études sur la dynamique des protéines, accélérant potentiellement les découvertes biomédicales, y compris l’avancée de la conception de médicaments. Dès juillet 2025, les premières adoptions suggèrent que la technologie pourrait réduire les coûts de développement de médicaments jusqu’à 30 %, selon les analystes du secteur.