Utiliser l’IA pour analyser de grandes quantités de données biologiques

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Crédit : Pixabay/CC0 Domaine public

Des chercheurs de l’Université du Missouri appliquent une forme d’intelligence artificielle (IA) – auparavant utilisée pour analyser la façon dont les joueurs de la National Basketball Association (NBA) bougent leur corps – pour aider maintenant les scientifiques à développer de nouvelles thérapies médicamenteuses pour les traitements médicaux ciblant les cancers et d’autres maladies.

Le type d’IA, appelé réseau neuronal graphique, peut aider les scientifiques à accélérer le temps nécessaire pour passer au crible de grandes quantités de données générées par l’étude de la dynamique des protéines. Cette approche peut fournir de nouvelles façons d’identifier les sites cibles sur les protéines pour que les médicaments fonctionnent efficacement, a déclaré Dong Xu, professeur émérite des conservateurs au département de génie électrique et d’informatique du MU College of Engineering et l’un des auteurs de l’étude.

“Auparavant, les concepteurs de médicaments connaissaient peut-être quelques endroits sur la structure d’une protéine à cibler avec leurs thérapies”, a déclaré Xu, qui est également professeur Paul K. et Dianne Shumaker en bioinformatique. « Un nouveau résultat de cette méthode est que nous avons identifié une voie entre différentes zones de la structure protéique, ce qui pourrait potentiellement permettre aux scientifiques qui conçoivent des médicaments de voir d’autres sites cibles possibles pour administrer leurs thérapies ciblées. Cela peut augmenter les chances que la thérapie peut réussir.”

Xu a déclaré qu’ils peuvent également simuler la façon dont les protéines peuvent changer en fonction de différentes conditions, telles que le développement du cancer, puis utiliser ces informations pour déduire leurs relations avec d’autres fonctions corporelles.

“Avec l’apprentissage automatique, nous pouvons vraiment étudier quelles sont les interactions importantes dans différents domaines de la structure des protéines”, a déclaré Xu. “Notre méthode fournit un examen systématique des données impliquées lors de l’étude des protéines, ainsi que de l’état énergétique d’une protéine, ce qui pourrait aider à identifier l’effet d’une mutation possible. Ceci est important car les mutations protéiques peuvent augmenter la possibilité de cancers et d’autres maladies se développant dans le corps.”

La recherche a été publiée dans Communication Nature.


Un nouvel outil informatique permet de prédire les sites fonctionnels clés des protéines en fonction de la structure


Plus d’information:
Jingxuan Zhu et al, Inférence relationnelle neurale pour apprendre les interactions allostériques à longue portée dans les protéines à partir de simulations de dynamique moléculaire, Communication Nature (2022). DOI : 10.1038/s41467-022-29331-3

Fourni par l’Université du Missouri

Citation: Utilisation de l’IA pour analyser de grandes quantités de données biologiques (2022, 5 mai) récupéré le 5 mai 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-05-ai-large-amounts-biological.html

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