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 Une prescription pour l’utilisation de l’IA dans la recherche médicale

Une prescription pour l’utilisation de l’IA dans la recherche médicale

Extrait de l’Article du journaliste Purnima Apte pour le site Venturebeat.com

Étant donné que les protéines sont les machines moléculaires responsables de la plupart des processus vitaux, leur étude donne un aperçu de la façon dont les maladies se développent au niveau microscopique. De telles informations aident dans un certain nombre d’avenues, y compris le développement de médicaments.

Folding@Home , lauréat du prix 2021 AI for Good de VentureBeat, simule le comportement des protéines avec une puissance de calcul distribuée massive. Il utilise l’IA pour cartographier stratégiquement chaque protéine qu’il évalue, pour allouer des ressources informatiques et pour identifier les anomalies structurelles des protéines qui pourraient indiquer des signes de maladie de brassage. Basé à l’École de médecine de l’Université Washington à St. Louis, Folding@Home a été lancé en 2000 et travaille avec d’autres laboratoires du monde entier, notamment ceux du Memorial Sloan Kettering Cancer Center et de l’Université Temple.

Le cas de l’étude des protéines

Les chaînes linéaires d’acides aminés se replient de manière spécifique pour former des protéines. Si le mécanisme tourne mal, cela peut conduire à la maladie. La maladie d’Alzheimer et la maladie de Huntington sont causées par de tels événements « mal repliés ».

Les méthodes conventionnelles, telles que la cristallographie aux rayons X, ont aidé les scientifiques à comprendre les structures des protéines, mais comprendre les mécanismes de repliement ou comment les protéines remplissent leurs fonctions au fil du temps nécessite des techniques plus sophistiquées. Des simulations informatiques basées sur des modèles physiques aident à combler le fossé. Il y a aussi un problème ici : l’échelle. “Certaines des simulations les plus complexes pourraient facilement prendre des centaines d’années pour qu’un ordinateur de bureau fonctionne”, a déclaré Greg Bowman, PhD, directeur de Folding@Home. « Nous avons besoin de supercalculateurs pour exécuter ces simulations. Folding@Home résout ce défi grâce à un mécanisme distribué, en utilisant la puissance de calcul des machines des volontaires pour effectuer les simulations requises.

Un « citoyen scientifique » bénévole se voit attribuer une simulation qui correspond au matériel spécifique. “Nous vous enverrons un point de départ, une structure initiale d’une protéine et les paramètres du modèle”, explique Bowman. Le volontaire capture et envoie des instantanés des structures protéiques à intervalles réguliers. Un autre volontaire de la chaîne reprend là où se termine la simulation précédente. « De cette façon, nous avons créé une carte complète, les instantanés étant des coordonnées GPS », a déclaré Bowman.

Comment l’IA aide

Compte tenu de l’ampleur du projet, …../…..

Lire l’article complet : https://venturebeat.com/2021/08/20/a-prescription-for-ai-use-in-medical-research/

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