L'IA conçoit de nouveaux médicaments à partir de la structure des protéines

Un nouveau procédé informatique mis au point par des chimistes de l'ETH Zurich permet de générer rapidement et facilement des ingrédients pharmaceutiques actifs à partir de la surface tridimensionnelle d'une protéine. Ce nouveau procédé pourrait révolutionner la recherche sur les médicaments.
Une nouvelle IA générative développe des molécules à partir de zéro de manière à ce qu'elles correspondent précisément à la protéine avec laquelle elles doivent interagir. (Visualisations : ETH Zurich / Gisbert Schneider)

En bref

  • Des scientifiques de l'ETH Zurich ont créé une intelligence artificielle générative (IA) pour développer des molécules de médicaments en se basant sur la surface tridimensionnelle des protéines avec lesquelles les molécules doivent interagir.
  • Le nouveau processus informatique garantit dès le départ que les molécules peuvent également être synthétisées chimiquement.
  • Les scientifiques ont mis leur nouveau logiciel à la disposition des chercheuses et chercheurs du monde entier, qui peuvent désormais utiliser la méthode pour leurs propres projets.

«C'est une véritable avancée pour la découverte de médicaments», déclare Gisbert Schneider, professeur au département de chimie et de biosciences appliquées de l'ETH Zurich. Avec son ancien doctorant Kenneth Atz, il a développé un algorithme qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour concevoir de nouveaux ingrédients pharmaceutiques actifs. Pour toute protéine dont la forme tridimensionnelle est connue, l'algorithme génère les plans de molécules médicamenteuses potentielles qui augmentent ou inhibent l'activité de la protéine. Les chimistes peuvent ensuite synthétiser et tester ces molécules en laboratoire.

L'algorithme n'a besoin que de la structure tridimensionnelle de la surface d'une protéine. Sur cette base, il conçoit des molécules qui se lient spécifiquement à la protéine selon le principe du verrou et de la clé afin de pouvoir interagir avec elle.

Exclure d'emblée les effets secondaires

La nouvelle méthode s'appuie sur les efforts déployés depuis des décennies par les chimistes pour élucider la structure tridimensionnelle des protéines et utiliser les ordinateurs pour rechercher des molécules médicamenteuses potentielles appropriées. Jusqu'à présent, il s'agissait souvent d'un travail manuel laborieux et, dans de nombreux cas, la recherche aboutissait à des molécules très difficiles, voire impossibles à synthétiser. Si les chercheuses et chercheurs ont utilisé l'IA dans ce processus au cours des dernières années, c'était principalement pour améliorer les molécules existantes.

Aujourd'hui, sans intervention humaine, une IA générative est capable de développer des molécules médicamenteuses à partir de zéro qui correspondent à la structure d'une protéine. Ce nouveau processus révolutionnaire garantit dès le départ que les molécules peuvent être synthétisées chimiquement. En outre, l'algorithme ne suggère que des molécules qui interagissent avec la protéine spécifiée à l'endroit souhaité et pratiquement pas avec d'autres protéines. «Cela signifie que lors de la conception d'une molécule médicamenteuse, nous pouvons être sûrs qu'elle aura le moins d'effets secondaires possible», explique Kenneth Atz.

Pour créer l'algorithme, les scientifiques ont entraîné un modèle d'intelligence artificielle avec des informations provenant de centaines de milliers d'interactions connues entre des molécules chimiques et les structures tridimensionnelles des protéines correspondantes.

Tests réussis avec l'industrie

En collaboration avec des chercheurs et chercheuses de l'entreprise pharmaceutique Roche et d'autres partenaires de coopération, l'équipe de l'ETH Zurich a testé le nouveau processus et démontré ce dont il est capable. Les scientifiques ont recherché des molécules qui interagissent avec les protéines de la classe PPAR, protéines qui régulent le métabolisme du sucre et des acides gras dans l'organisme. Plusieurs médicaments contre le diabète utilisés aujourd'hui augmentent l'activité des PPAR, ce qui amène les cellules à absorber davantage de sucre dans le sang et fait baisser le taux de glycémie.

L'IA a immédiatement conçu de nouvelles molécules qui augmentent également l'activité des PPAR, comme les médicaments actuellement disponibles, mais sans un long processus de découverte. Après que les chercheuses et chercheurs de l'ETH Zurich ont produit ces molécules en laboratoire, des collègues de Roche les ont soumises à divers tests. Ceux-ci ont montré que les nouvelles substances sont effectivement stables et non toxiques dès le départ.

«Nos travaux ont rendu le monde des protéines accessible à l'IA générative dans la recherche sur les médicaments.»      Gisbert Schneider

Les chercheurs et chercheuses ne poursuivent pas actuellement l'étude de ces molécules en vue de mettre sur le marché des médicaments basés sur elles. L'objectif de ces molécules était plutôt de soumettre le nouveau processus d'IA à un premier test rigoureux. Gisbert Schneider précise toutefois que l'algorithme est déjà utilisé pour des études similaires à l'ETH Zurich et dans l'industrie. L'une d'entre elles est un projet avec l'Hôpital pour enfants de Zurich pour le traitement des médulloblastomes, les tumeurs cérébrales malignes les plus courantes chez les enfants. En outre, les scientifiques ont publié l'algorithme et son logiciel afin que les chercheuses et chercheurs du monde entier puissent les utiliser pour leurs propres projets.

«Notre travail a rendu le monde des protéines accessible à l'IA générative dans la recherche sur les médicaments», déclare Gisbert Schneider. «Le nouvel algorithme a un potentiel énorme. Ceci est particulièrement vrai pour toutes les protéines médicalement importantes du corps humain qui n'interagissent avec aucun composé chimique connu.»

Série «Intelligence artificielle pour la Suisse»

L'intelligence artificielle (IA) a un impact sur tous les aspects de notre vie, y compris la recherche. Les méthodes d'apprentissage automatique sont utilisées dans des projets relevant de toutes les disciplines. L'ETH Zurich mène également des recherches fondamentales dans ce domaine. En collaboration avec l'EPFL, elle a lancé la Swiss AI Initiative. Cette initiative vise à faire de la Suisse un site mondial de premier plan pour le développement et l'utilisation d'une IA transparente et digne de confiance. Dans cette série, nous montrons à l'aide d'exemples concrets comment l'ETH Zurich travaille sur des projets communs avec l'industrie, les ONG et les autorités afin d'exploiter l'IA pour la Suisse et de créer ainsi une valeur ajoutée pour notre pays.

Dossier thématique «L'intelligence artificielle à l'ETH Zurich»

Plus d'informations

Atz K, Cotos L, Isert C, Håkansson M, Focht D, Hilleke M, Nippa DF, Iff M, Ledergerber J, Schiebroek CCG, Romeo V, Hiss JA, Merk D, Schneider P, Kuhn B, Grether U, Schneider G: Prospective de novo drug design with deep interactome learning. Nature Communications, 22. April 2024. doi: 10.1038/s41467-024-47613-w