L’intelligence artificielle est une discipline de plus en plus en vogue aujourd’hui. C’est un ensemble de technologies très évoluées, utilisées dans divers domaines, et déployées dans de nombreux services, systèmes et applications. Aujourd’hui, nous nous intéressons à SAM, un algorithme de recherche basé sur l’intelligence artificielle.
Qui est SAM (Search Algorithm for Ligands) ?
Bien plus qu’une intelligence artificielle de base, SAM est un programme qui apprend des vaccins déjà existants, pour identifier les dosages idéals de composés pour créer des vaccins plus effectifs sur l’homme. Des chercheurs australiens de la Flinders University ont créé ce programme basé sur l’intelligence artificielle, et lui ont attribué le nom de SAM. Ce programme unique est un pionnier dans le domaine, puisqu’il arrive à créer des vaccins par lui-même.
Quelle est l’utilité de SAM ?
SAM est une technologie nouvelle qui devrait permettre de créer de meilleurs vaccins, et ce à moindre coût. Ces nouveaux vaccins en question pourraient être découverts et testés à un rythme beaucoup plus rapide qu’auparavant. Des vaccins avaient déjà été conçus auparavant à l’aide d’outils informatiques. Toutefois, grâce aux travaux du professeur Nikolai Petrovsky de l’université de Flinders et son équipe, les choses semblent bien avoir évolué. Ils ont réussi à créer l’intelligence artificielle en mesure de réaliser ces prouesses.
Le programme recherche tous les composés imaginables connus dans l’univers et fait des assemblages de sorte à trouver le meilleur profil de vaccin. Cela pour améliorer leurs effets sur les humains. En 2009 déjà, le professeur et son intelligence avaient été la première équipe scientifique à développer un vaccin contre la grippe porcine. Depuis ils s’attaquent à des défis plus grands pour apporter des solutions dans le futur.
Quelle place pour SAM dans la médecine du futur ?
Les technologies comme SAM s’appuient sur la méthodologie d’ancrage. Ce sont en réalité des sciences expérimentales visant à prédire les modes de liaison expérimentaux et les affinités de petites molécules au niveau des sites de liaison de cibles de récepteurs particuliers. Ils sont actuellement utilisés comme outils de calcul standard dans la conception de médicaments, pour l’optimisation des composés de plomb et dans des études de criblage virtuel.
Ils permettent ainsi de trouver de nouvelles molécules biologiquement actives. Les outils de base d’une méthodologie d’ancrage incluent un algorithme de recherche, et de fonction de notation d’énergie, pour générer et évaluer des poses de ligands.
La flexibilité des protéines, les multiples modes de liaison des ligands et le profil de paysage à énergie libre pour la prédiction de l’affinité de liaison sont des défis importants. Ils sont à surmonter par d’autres développements méthodologiques dans le domaine de l’accostage. Du moins, ils l’étaient jusqu’à l’arrivée de SAM. SAM à qui les chercheurs ont appris à reconnaître les composés connus pour activer le système immunitaire et ceux qui ne le peuvent pas.
Les chercheurs ont également développé un programme appelé « Synthetic Chemist (le chimiste synthétique) ». Il a généré des milliards de différents composés chimiques que SAM a analysé. En prime, il a proposé une présentation des candidats qu’il pensait être de bons médicaments pour traiter les pathologies qui s’attaquent à la santé de l’homme.
Les méthodologies d’ancrage moléculaire sont d’une grande importance dans la planification et la conception de nouveaux médicaments. SAM, au vu de ses capacités, se révèle donc être une véritable bénédiction pour le domaine médical. Les avancées et les implications en vue seront sans précédent.
