Le système de dynamique biomoléculaire ab initio basé sur l’IA de Microsoft (AI2BMD) marque un tournant fondamental dans la manière dont les scientifiques abordent la recherche sur les protéines et la découverte de médicaments. Fruit de quatre années de recherche et publié dans Nature, cette technologie comble une lacune majeure dans les capacités de simulation biomoléculaire.
Les approches traditionnelles de simulation des protéines sont confrontées 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 pas être appliquées à de grandes biomolécules. AI2BMD résout ce problème grâce à un nouveau schéma de fragmentation des protéines associé 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 (fondée sur les 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 des composés médicamenteux potentiels d’une manière jusqu’alors impossible.
AI2BMD a déjà prouvé sa valeur pratique 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 se liant à la protéase principale du SARS-CoV-2. Microsoft Research s’est également associé à l’Institut mondial de découverte de médicaments, fondé par la Fondation Gates, pour exploiter cette technologie dans la conception de traitements contre des maladies touchant les pays à revenu faible ou intermédiaire.
La capacité du système à effectuer un criblage virtuel extrêmement précis des candidats-médicaments transforme les délais de la recherche pharmaceutique. Des tâches qui prenaient autrefois des années peuvent désormais être réalisées en quelques mois, accélérant potentiellement les solutions face à des défis majeurs de santé mondiale comme la tuberculose ou les menaces virales émergentes.
Dans le cadre de l’initiative plus large « AI for Science » de Microsoft, AI2BMD illustre comment l’intelligence artificielle peut apprendre non seulement le langage humain, mais aussi celui de la nature — incluant molécules, protéines et systèmes biologiques — pour relever les plus grands défis scientifiques de l’humanité.