La recherche biomédicale des vaccins contre le COVID-19 était déjà testée chez l’homme en mars. Trois mois après l’identification de l’épidémie, un bon nombre de ces vaccins doivent leur démarrage rapide à la puissance de l’intelligence artificielle (IA).
Cet exploit est une étape prometteuse et remarquable en plus de 200 ans d’histoire de la vaccination. L’expérience pourrait révolutionner la façon dont les vaccins sont développés, sauvant potentiellement d’innombrables vies lors d’épidémies futures.
L’IA a obtenu une mauvaise réputation ces dernières années. Mais la pandémie de Covid-19 illustre comment l’IA peut rapporter un plus dans la course pour trouver un vaccin. L’IA joue deux rôles de soutien importants dans cette quête:
1- Suggérer des composants d’un vaccin en comprenant les structures des protéines virales.
2- Aider les chercheurs en médecine à parcourir des dizaines de milliers de documents de recherche pertinents à un rythme sans précédent.
Au cours des dernières semaines. Les équipes de l’Allen Institute for AI, de Google DeepMind et d’ailleurs ont créé des outils d’IA. Qui ont suite partagé entre eux des ensembles de données et des résultats de recherche. Et les ont ensuite partagés librement avec la communauté scientifique mondiale.
Google DeepMind a présenté AlphaFold. Un système de pointe qui prédit la structure 3D d’une protéine en fonction de sa séquence génétique. Le système a été mis à l’épreuve sur Covid-19, début mars. DeepMind a publié des prévisions de la structure des protéines de plusieurs protéines étudiées associées au SRAS-CoV-2. Le virus qui cause Covid-19. Pour aider la communauté de recherche à mieux comprendre le virus.
En même temps; des chercheurs de l’Université du Texas à Austin et de National Institutes of Health ont utilisé une technique de biologie populaire; pour créer la première carte 3D à l’échelle atomique de la partie du virus; qui se fixe et infecte les cellules humaines. L’équipe responsable de cette percée critique; avait passé des années à travailler sur d’autres coronavirus; notamment le SRAS-CoV et le MERS-CoV. L’une des prédictions publiées par AlphaFold a fourni une prédiction précise pour cette structure de pointe.
Un autre effort de l’Institute for Protein Design de l’ Université de Washington a permis d’utiliser des modèles informatiques; pour développer des modèles 3D à l’échelle atomique de la protéine de pointe SARS-CoV-2 qui correspondent étroitement à ceux découverts dans le laboratoire UT Austin. Ils s’appuient maintenant sur ce travail en créant de nouvelles protéines pour neutraliser le coronavirus. En théorie, ces protéines adhéreraient à la protéine de pointe empêchant les particules virales d’infecter les cellules saines.
Plus largement, la recherche scientifique sur Covid-19 nécessite un effort herculéen pour suivre les résultats provenant d’autres laboratoires. Apprendre à travailler dans un autre laboratoire peut vous faire gagner des mois, voir des années de travail en dépassant une impasse, en évitant de réinventer la roue ou en suggérant un raccourci. Les laboratoires rendent compte de leurs travaux via des articles publiés et de plus en plus via des services de pré-impression comme bioRxiv et medRxiv .
IA a contribué à la recherche d’un vaccin COVID plus que jamais auparavant. C’est une infime partie d’une gamme plus large d’outils informatiques qui révolutionnent la R&D sur les vaccins. Quelques personnes ont déjà commencé à penser à la prochaine pandémie, et d’un autre côté, les scientifiques ont également commencé à comprendre comment ces outils feront un peu plus la prochaine fois.
L’IA ne peut pas prédire le succès des essais humains, mais elle peut donner un sens aux montagnes de données de plusieurs expériences en examinant tous les paramètres et en découvrant des modèles qu’un cerveau humain pourrait ne pas repérer. Des milliers de patients seront associés, au fur et à mesure que les vaccins candidats passeront aux deuxième et troisième phases des tests cliniques, L’intelligence artificielle sera vitale pour analyser rapidement les données cliniques et immunologiques.
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