L'IA révolutionne le transport cellulaire : qui fait quoi ?

Temps de lecture: 1 minute
Par Pierre Martin
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Protéines colorées transportant des substances à l'intérieur d'une cellule.

ParisLes protéines de transport facilitent le déplacement des molécules à travers les membranes cellulaires. Ces protéines, situées dans les membranes cellulaires, filtrent les molécules en ne laissant passer que certaines d’entre elles, appelées substrats. Identifier quelles protéines transportent quels substrats a longtemps été un défi. Jusqu'à présent, les chercheurs s'appuyaient principalement sur des expériences pour associer les transporteurs à leurs substrats. Cependant, une nouvelle approche prometteuse développée par l'université Heinrich Heine à Düsseldorf propose une méthode innovante basée sur l'IA pour résoudre ce problème.

Des scientifiques ont mis au point un outil nommé SPOT qui utilise l'intelligence artificielle pour prédire quelles molécules interagissent avec des protéines de transport spécifiques. Cet outil examine ces protéines et molécules en utilisant des données numériques faciles à analyser par l'IA. En s'appuyant sur plus de 8 500 exemples connus pour son apprentissage, SPOT peut prédire une correspondance avec une précision de plus de 92 %.

Cet outil simplifie et facilite grandement la réalisation du processus.

  • Élimine le besoin de combinaisons expérimentales fastidieuses.
  • Accélère l'identification des correspondances transporteur-substrat.
  • Élargit les applications possibles au-delà des classes de protéines limitées.
  • Facilite le développement de solutions biotechnologiques.
  • Améliore la délivrance de médicaments en s'adaptant aux transporteurs spécifiques des cellules.

Le SPOT se révèle précieux dans divers domaines. En biotechnologie, il optimise les voies métaboliques des organismes vivants pour produire des produits tels que les biocarburants. Cette approche facilite la création de nouveaux produits conçus en associant les substances à leurs transporteurs adaptés. Dans l'industrie pharmaceutique, il permet de concevoir des médicaments qui interagissent spécifiquement avec certains transporteurs, ciblant ainsi uniquement les bonnes cellules. Cela accroît l'efficacité des traitements et diminue les effets secondaires indésirables.

SPOT utilise l'intelligence artificielle pour offrir des perspectives cruciales en médecine personnalisée et en nouvelles biosolutions. Cette approche dépasse les méthodes traditionnelles en exploitant une grande quantité de données biologiques et des algorithmes complexes, ce qui fait progresser le domaine de la biologie cellulaire. SPOT nous aide à mieux comprendre le transport des matériaux par les cellules et ouvre de nouvelles perspectives pour des avancées en biotechnologie et en pharmacie.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002807

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Alexander Kroll, Nico Niebuhr, Gregory Butler, Martin J. Lercher. SPOT: A machine learning model that predicts specific substrates for transport proteins. PLOS Biology, 2024; 22 (9): e3002807 DOI: 10.1371/journal.pbio.3002807
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