AlphaFold 3 améliore la conception de médicaments en prédisant des composés utilisés fréquemment, tels que ligands et anticorps, qui se lient aux protéines et modifient leurs interactions dans les maladies et la santé humaine.
Chaque cellule de plantes, d’animaux et humaines contient des milliards de machines moléculaires composées de protéines, d’ADN et autres, mais aucun composant ne fonctionne seul. AlphaFold 3 utilise donc l’IA pour développer une compréhension plus concrète du fonctionnement interne des organismes et de leurs « processus vitaux ».
Dans une étude révolutionnaire publiée dans Nature, Google a dévoilé AlphaFold 3, un modèle révolutionnaire avec une capacité sans précédent de prédire la structure et les interactions de toutes les molécules de la vie avec une précision remarquable. Ils ont signalé une amélioration stupéfiante de 50 % dans les interactions protéine-molécule par rapport aux approches de prédiction précédentes, et dans certains domaines cruciaux, ils ont même doublé la précision de prédiction, selon le communiqué officiel.
L’objectif du modèle Google envisage qu’AlphaFold 3 révolutionnera notre compréhension du monde biologique et aura un impact significatif sur la découverte de médicaments. Pour faciliter cela, ils ont lancé le serveur AlphaFold, un outil de recherche convivial qui offre un accès gratuit à la plupart de ses capacités. Pour exploiter le potentiel d’AlphaFold 3 dans la conception de médicaments, Isomorphic Labs, une société sœur de Google DeepMinds, collabore déjà avec des entreprises pharmaceutiques pour relever les défis réels de la conception de médicaments et, en fin de compte, développer des traitements innovants et changeants pour les patients.
Un puissant successeur d’AlphaFold 2 AlphaFold 3 est le puissant successeur d’AlphaFold 2, qui a réalisé une avancée révolutionnaire dans la prédiction de la structure des protéines en 2020. Depuis lors, des millions de chercheurs dans le monde entier ont utilisé AlphaFold 2 pour réaliser des progrès significatifs dans des domaines tels que les médicaments contre le paludisme, les traitements contre le cancer et la conception d’enzymes. Ce palmarès de succès souligne la fiabilité et le potentiel d’AlphaFold 3.
AlphaFold a été cité plus de 20 000 fois, et son importance scientifique a été reconnue par de nombreux prix, le plus récent étant le prix Breakthrough in Life Sciences, lit-on dans le communiqué. AlphaFold 3 élargit la vue des chercheurs au-delà des protéines pour inclure une gamme diversifiée de biomolécules. Cette percée pourrait ouvrir la voie à une science transformationnelle supplémentaire, y compris le développement de matériaux bio-renouvelables et de cultures plus résilientes, ainsi que l’accélération de la découverte de médicaments et de la recherche en génomique.
AlphaFold 3 mène la découverte de médicaments AlphaFold 3 améliore les capacités de conception de médicaments en prédisant des composés couramment utilisés dans les médicaments, tels que les ligands et les anticorps, qui se lient aux protéines et modifient leur interaction dans la santé et la maladie humaines.
Le modèle AlphaFold 3 permet aux scientifiques d’observer les systèmes cellulaires dans toute leur complexité à travers les structures, les interactions et les modifications. En obtenant des informations sur les connexions entre les structures cellulaires et leurs interactions chimiques, l’IA de cette technologie permet aux scientifiques et aux chercheurs de se plonger dans des aspects tels que l’action des médicaments sur les systèmes biologiques, la production d’hormones et le processus de préservation de la santé de la réparation de l’ADN.
Selon le site Web de DeepMind, le modèle AlphaFold 3 alimente le serveur AlphaFold, un service Web. Ce serveur peut fournir des prédictions de structure biomoléculaire très précises comprenant des protéines, de l’ADN, de l’ARN, des ligands, des ions et également simuler des changements chimD’accord, voici la traduction en français de votre texte :
AlphaFold 3 améliore les capacités de conception de médicaments en prédisant des composés couramment utilisés dans ceux-ci, tels que les ligands et les anticorps, qui se lient aux protéines et modifient leur interaction dans la santé et la maladie humaines.
Chaque cellule de plantes, d’animaux et humaines contient des milliards de machines moléculaires composées de protéines, d’ADN et d’autres substances, mais aucun composant ne fonctionne seul. Par conséquent, AlphaFold 3 a décidé d’exploiter l’IA pour développer une compréhension plus concrète des mécanismes internes des organismes et de leurs « processus vitaux ».
Dans une étude révolutionnaire publiée dans Nature, Google a dévoilé AlphaFold 3, un modèle révolutionnaire avec une capacité sans précédent à prédire la structure et les interactions de toutes les molécules de la vie avec une précision remarquable. Ils ont rapporté une amélioration stupéfiante de 50 % dans les interactions protéine-molécule par rapport aux approches de prédiction précédentes, et dans certains domaines cruciaux, ils ont même doublé la précision de prédiction, selon le communiqué officiel.
L’objectif du modèle est que Google envisage qu’AlphaFold 3 révolutionnera notre compréhension du monde biologique et aura un impact significatif sur la découverte de médicaments. Pour faciliter cela, ils ont lancé le serveur AlphaFold, un outil de recherche convivial qui offre un accès gratuit à la plupart de ses capacités. Pour exploiter le potentiel d’AlphaFold 3 dans la conception de médicaments, Isomorphic Labs, une société sœur de Google DeepMinds, collabore déjà avec des entreprises pharmaceutiques pour relever les défis réels de la conception de médicaments et, en fin de compte, développer des traitements innovants et changeants pour les patients.
Source: https://indiaai.gov.in/article/google-deepmind-s-ai-model-alphafold-3-can-be-a-gamechanger-in-drug-discovery
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