Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie. Chaque fonction en biologie dépend des protéines. Les protéines sont définies par leur séquence d'acides aminés, qui est similaire à leur séquence génétique. Considérez cela comme un collier de perles unidimensionnel qui se replie en une boule dans la nature. La forme de cette boule est importante pour la fonction de la protéine. Vous voulez savoir si vous pouvez prédire directement la structure 3D complexe que la protéine prendra à partir de la séquence unidimensionnelle d'acides aminés. C'est un grand défi de longue date en biologie depuis 50 ans. Bien qu'il existe des moyens de le faire expérimentalement, cela prend beaucoup de temps et un travail minutieux sur des équipements coûteux pour découvrir la structure d'une seule protéine. Il y a 20 000 protéines dans le corps humain et 200 millions dans la nature. Les méthodes informatiques comme AlphaFold vous permettent d'accélérer ce processus pour connaître les structures de chaque protéine dans la nature.

Avec AlphaFold 2, nous résolvons la structure 3D statique d'une seule protéine. C'est important pour la découverte de médicaments ou la compréhension des maladies, c'est pourquoi il s'agit d'une percée si importante. La biologie est un système dynamique. Toutes les choses intéressantes en biologie se produisent lorsque les éléments interagissent dans la nature. Vous ne voulez pas seulement l'image statique d'une protéine ; vous devez comprendre comment elle interagit avec d'autres protéines, l'ADN, l'ARN ou des composés chimiques médicamenteux. AlphaFold 3 est la première étape pour comprendre et prédire comment les interactions par paires se produiront entre différentes biomolécules.

Le problème du repliement des protéines est important car AlphaFold devrait accélérer la découverte de médicaments et la compréhension des maladies. Si vous connaissez la structure 3D d'une protéine et sa fonction, vous pouvez concevoir un composé chimique pour se lier à la bonne partie de la protéine afin de bloquer ou d'accélérer sa fonction. Connaître la structure 3D n'est qu'une partie du processus de découverte de médicaments ; nous avons également besoin d'autres systèmes pour aider à concevoir des composés chimiques. Nous travaillons sur ces sujets actuellement et avons créé une nouvelle société, Isomorphic Labs, pour se concentrer sur la chimie. Dans les 5 à 10 prochaines années, j'espère qu'au lieu de prendre en moyenne 10 ans pour découvrir un nouveau médicament, ce qui représente un temps et un coût énormes, le processus pourra être réduit à des mois, voire des semaines. Trouver un remède à une maladie en quelques semaines révolutionnerait les soins de santé humaine.

Je voulais m'inspirer non seulement des idées de l'informatique et de l'ingénierie, mais aussi des idées des neurosciences et de la biologie sur le fonctionnement du cerveau. Le début de DeepMind a consisté à combiner les connaissances de ces deux domaines.

Réaliser une avancée scientifique digne du prix Nobel était l'un de mes rêves, et cela a été accompli. Mon rêve primordial a toujours été de construire une intelligence artificielle générale pour accélérer les connaissances humaines afin de mieux comprendre les mystères les plus profonds de l'univers. J'ai toujours été obsédé par les plus grandes questions : la nature de la conscience, la nature du temps et le tissu de la réalité. Avoir un outil comme l'IA aidera l'humanité à mieux se comprendre elle-même et à mieux comprendre sa place dans l'univers.