Les trois lauréats sont David Baker de l'Université de Washington, Demis Hassabis et John Jumper de Google DeepMind. Ce prix Nobel de chimie 2024 est scindé en deux. Il récompense à la fois des travaux sur la prédiction et sur la conception de la structure des protéines.
Avant les travaux de ces lauréats, prédire la forme tridimensionnelle d'une protéine à partir de sa séquence d'acides aminés ou l'inverse était extrêmement complexe. Une protéine de 100 acides aminés peut, en théorie, adopter des dizaines de milliards de milliards - et plus encore - de formes différentes. Comprendre cette forme est pourtant essentiel, car c'est elle qui détermine les propriétés et fonctions biologiques des protéines.
Comprendre la forme pour comprendre la fonction et inversement
Les travaux de Demis Hassabis et John Jumper, créateurs d'AlphaFold, ont permis de modéliser avec une grande précision la forme des protéines à partir de leurs séquences en seulement quelques minutes grâce à l'intelligence artificielle et les réseaux de neurones. De son côté, David Baker a fait le processus inverse en développant un programme capable de concevoir des protéines artificielles à partir de structures tridimensionnelles. Comment ces travaux ont-ils révolutionné la biologie structurale ? Réponse avec Raphaël Guérois, chercheur CEA à Saclay, à l’I2BC, l'Institut de biologie intégrative de la cellule à Gif sur Yvette.
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