2025 : Le design algorithmique de protéines, une review
Contexte en enjeux
Les avancées du design computationnel de protéines (CPD pour Computational Protein Design) ont été soulignées par le prix Nobel de Chimie de 2024, incluant David Baker, un des pionniers du CPD. Ces progrès ont déjà permis la conception totalement numérique de protéines de liaisons antivirales neutralisantes et les applications biotechnologiques potentielles en santé humaine, animale ou végétale, alimentation, bioénergies,… ne manquent pas. Ce prix Nobel, décerné également aux principaux auteurs d’AlphaFold, outil d’apprentissage profond pour la prédiction de structure de protéines, soulève aussi un enjeu crucial pour la recherche : conserver la capacité de développer, entraîner, faire évoluer et appliquer des architectures d’intelligence artificielle permettant de concevoir des molécules biologiques d’intérêt. Alors que l’importance de la souveraineté Européenne sur les LLMs est sans cesse soulignée, il n’est pas absurde de souligner que les principales IA génératives sont, ici aussi, issues de DeepMind/Google (AF2/3), Facebook (ESM2) ou Nvidia (La Proteina) au milieu de modèles « Open Source » principalement développés aux États-Unis (RFDiffusion, RosettaFold,…).
Résultats
L’article de review présente les différentes approches existantes pour concevoir des protéines, leurs limitations et leurs points forts. Il a également permis de mettre (raisonnablement) en avant les méthodes de design originales, neuro-symboliques, développées par les équipes MathNum et Transform, aussi au travers de notre participation au cluster IA Toulousain ANITI.
Perspectives
Le développement d’IA génératives pour le design de protéines se développe à une vitesse fantastique dans le monde. L’équipe Toulousaine, en collaboration avec des partenaires biologistes et biochimistes, continue de développer des méthodes en ciblant en particulier le design de novo de protéines multi-fonctionnelles ou d’assemblages moléculaires complexes.
Valorisation
Les deux 2 auteurs INRAE de cette publication sont conseillers scientifiques de la startup Amineo, fondée en Novembre 2024 pour offrir des services de design de protéines, en particulier en direction de la santé (humaine, animale et végétale).
Référence
- Albanese, K.I., Barbe, S., Tagami, S. et al. Computational protein design. Nat Rev Methods Primers 5, 13 (2025). https://doi.org/10.1038/s43586-025-00383-1