{"id":1028,"date":"2023-05-18T00:16:52","date_gmt":"2023-05-17T22:16:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2023\/05\/18\/lapprentissage-automatique-facilite-la-conception-rapide-de-proteines-therapeutiques\/"},"modified":"2023-05-18T00:16:53","modified_gmt":"2023-05-17T22:16:53","slug":"lapprentissage-automatique-facilite-la-conception-rapide-de-proteines-therapeutiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2023\/05\/18\/lapprentissage-automatique-facilite-la-conception-rapide-de-proteines-therapeutiques\/","title":{"rendered":"L&rsquo;apprentissage automatique facilite la conception rapide de prot\u00e9ines th\u00e9rapeutiques"},"content":{"rendered":"<div>\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><noscript><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"770\" height=\"473\" src=\"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Lapprentissage-automatique-facilite-la-conception-rapide-de-proteines-therapeutiques.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1548636\"  \/><\/noscript><\/figure>\n<p>Des chercheurs de l&rsquo;Ecole Polytechnique F\u00e9d\u00e9rale de Lausanne (EPFL) en Suisse ont cr\u00e9\u00e9 une approche d&rsquo;apprentissage automatique pour scanner des millions de fragments de prot\u00e9ines et \u00e9valuer leur structure et leurs propri\u00e9t\u00e9s de liaison.  Sur la base de la chimie de surface et de la g\u00e9om\u00e9trie d&rsquo;une prot\u00e9ine, le logiciel d\u00e9velopp\u00e9 peut d\u00e9terminer une \u00abempreinte digitale\u00bb pour chaque prot\u00e9ine et pr\u00e9dire comment elles pourraient se lier \u00e0 divers fragments de prot\u00e9ines.  Les chercheurs ont maintenant utilis\u00e9 leur approche pour concevoir de nouveaux \u00ab\u00a0liants\u00a0\u00bb de prot\u00e9ines qui ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9s sp\u00e9cifiquement pour se lier \u00e0 des prot\u00e9ines d&rsquo;int\u00e9r\u00eat th\u00e9rapeutique, telles que la prot\u00e9ine de pointe du SRAS-CoV-2.  La technique pourrait permettre aux chercheurs de cr\u00e9er tr\u00e8s rapidement une gamme de prot\u00e9ines th\u00e9rapeutiques, ce qui pourrait \u00eatre particuli\u00e8rement utile dans les cas o\u00f9 le temps presse, comme les futures pand\u00e9mies.<\/p>\n<p>De nombreux facteurs affectent comment et si les prot\u00e9ines se lient les unes aux autres, ce qui rend difficile la pr\u00e9diction en utilisant uniquement le cerveau humain.  Cependant, l&rsquo;identification de fragments de prot\u00e9ines pouvant interagir avec des cibles prot\u00e9iques th\u00e9rapeutiques dans le corps pourrait rapporter d&rsquo;\u00e9normes prix cliniques dans le traitement de diverses maladies.  Heureusement, les ordinateurs sont bien adapt\u00e9s aux t\u00e2ches qui impliquent des quantit\u00e9s ahurissantes de donn\u00e9es d\u00e9taill\u00e9es et des permutations complexes de celles-ci.  Cette derni\u00e8re approche implique un apprentissage en profondeur, qui peut \u00e9valuer l&rsquo;interaction subtile entre les diff\u00e9rents facteurs affectant la liaison.<\/p>\n<p>\u00ab Une pi\u00e8ce de puzzle est bidimensionnelle, mais avec les surfaces prot\u00e9iques, nous examinons plusieurs dimensions : la composition chimique, comme les interactions de charge positive versus n\u00e9gative ;  compl\u00e9mentarit\u00e9 des formes, courbure, etc. \u00bb, explique Anthony Marchand, chercheur impliqu\u00e9 dans l&rsquo;\u00e9tude.  \u00ab\u00a0L&rsquo;id\u00e9e que tout ce qui se lie dans la nature est compl\u00e9mentaire &#8211; par exemple, une charge positive se lie \u00e0 une charge n\u00e9gative &#8211; est une id\u00e9e de longue date dans le domaine, que nous avons captur\u00e9e dans notre cadre de calcul.\u00a0\u00bb<!-- ASYNC UAT M - 300x250(t,r) - --><\/p>\n<p><!-- END ASYNC UAT M - 300x250(t,r) --><\/p>\n<p>Jusqu&rsquo;\u00e0 pr\u00e9sent, les chercheurs ont utilis\u00e9 leur syst\u00e8me pour cr\u00e9er une s\u00e9rie de \u00ab liants \u00bb prot\u00e9iques qui peuvent se fixer \u00e0 des cibles th\u00e9rapeutiques, y compris la prot\u00e9ine de pointe SARS-CoV-2.  Cela impliquait d&rsquo;utiliser leur approche d&rsquo;apprentissage en profondeur pour cr\u00e9er des \u00abempreintes digitales\u00bb de prot\u00e9ines, puis de parcourir une base de donn\u00e9es de fragments de prot\u00e9ines pour trouver ceux qui devraient bien se lier \u00e0 l&#8217;empreinte digitale.  Ils ont ensuite test\u00e9 le potentiel des fragments avec la meilleure activit\u00e9 de liaison pr\u00e9dite pour lier r\u00e9ellement leurs cibles, d&rsquo;abord par une simulation num\u00e9rique et enfin en laboratoire apr\u00e8s la synth\u00e8se du fragment.<\/p>\n<p>\u00ab Le fait que nous soyons en mesure de concevoir de nouveaux liants prot\u00e9iques sp\u00e9cifiques au site en seulement quelques mois rend cette m\u00e9thode tr\u00e8s int\u00e9ressante pour la th\u00e9rapeutique.  Ce n&rsquo;est pas seulement un outil : c&rsquo;est un pipeline \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Marchand.  \u00ab\u00a0De nouvelles avanc\u00e9es dans les m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage automatique contribueront \u00e0 am\u00e9liorer notre m\u00e9thode, mais nos travaux actuels fournissent d\u00e9j\u00e0 une strat\u00e9gie pour d\u00e9velopper des th\u00e9rapies innovantes au profit des patients gr\u00e2ce \u00e0 la conception rapide de th\u00e9rapies \u00e0 base de prot\u00e9ines &#8211; directement \u00e0 partir de l&rsquo;ordinateur.\u00a0\u00bb    <\/p>\n<p>\u00c9tudier en <em>Nature<\/em>: <em>De novo<\/em> conception d&rsquo;interactions prot\u00e9iques avec des empreintes digitales de surface apprises<\/p>\n<p>Via : EPFL<\/p>\n<p><!--TrendMD v2.4.8--><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des chercheurs de l&rsquo;Ecole Polytechnique F\u00e9d\u00e9rale de Lausanne (EPFL) en Suisse ont cr\u00e9\u00e9 une approche d&rsquo;apprentissage automatique pour scanner des<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1029,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[1366,1367,394,397,1368,454,1369],"class_list":["post-1028","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe","tag-automatique","tag-conception","tag-facilite","tag-lapprentissage","tag-proteines","tag-rapide","tag-therapeutiques","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - 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