L'IA a le potentiel de changer considérablement la façon dont les humains interagissent, non seulement avec le monde numérique, mais aussi entre eux, à travers leur travail et à travers d'autres institutions socio-économiques afin d’influencer l’existence. Après le développement, au cours de cette même année, d’une IA capable de reconnaître et isoler une voix dans une foule par Google et la mise au point d’une IA apte à détecter les signes de maladies dans le souffle humain par des chercheurs, le géant des technologies Google vient de lancer une nouvelle application de l’IA qui améliore la détection des cristaux de protéines permettant la découverte de nouveaux médicaments par la technique du deep learning.Les cristaux de protéines sont obtenus après la procédure de cristallisation consistant à mettre en solution un échantillon de protéine et à laisser s'évaporer le solvant. C'est une étape importante dans la découverte de la structure des biomolécules complexes dans la recherche biomédicale. Ces cristaux de protéines ainsi obtenus aident, de par la détection de leur fonction, les scientifiques à concevoir de nouveaux médicaments. Cependant, la détection des cristaux de protéines est très difficile nécessitant, pour chaque protéine, des centaines d'expériences. Et jusqu’à présent, la recherche de cristaux de protéines individuels se faisait par inspection visuelle avec de grandes probabilités d’erreur humaine.
Pour améliorer les conditions de travail des chercheurs et faire progresser les recherches biomédicales, Patrick Charbonneau, professeur de chimie et de physique à Duke, et un groupe de scientifiques du monde entier réunis dans le projet « Initiative MARCO ( MAchine Recognition of Crystallization Outcomes)», ont sollicité Google et ces récentes architectures des profonds réseaux convolutionnels. L’équipe a utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique à la fine pointe de la technologie, sur le demi-million d'images étiquetées remises par les chercheurs, pour repérer ces précieux cristaux et les résultats de ce travail pourraient accélérer la découverte de médicaments en facilitant, aux chercheurs, la tâche de détection des cristaux.
« Chaque fois que vous manquez un cristal de protéine, parce qu'ils sont si rares, vous risquez de manquer une importante découverte biomédicale », a déclaré Charbonneau.
Cette tâche fastidieuse, que menaient les chercheurs depuis des années, vient d’être facilitée par l’intelligence artificielle. « Vous devez dire à la main, il y a un cristal là, il n'y en a pas là, il y en a un là, et habituellement il n'y en a pas, aucun, aucun, » a dit Charbonneau. « Non seulement cela coûte cher de payer les gens, mais les gens échouent aussi. Ils sont fatigués et deviennent négligents, ce qui nuit à leur travail. »
Après un travail préliminaire de mise au point du logiciel d'apprentissage automatique sur un échantillon de données, l’équipe l’a appliqué à la base de données complète. Le logiciel d’intelligence artificielle a pu identifier, avec précision, les cristaux dans environ 95 % des cas. Les estimations montrent que les humains ne détectent correctement les cristaux que dans environs 85 % des cas.
« Et c'est remarquablement mieux que les humains », a déclaré Charbonneau. « Nous avons été un peu surpris parce que la plupart des algorithmes d'IA sont conçus pour reconnaître les chats ou les chiens, pas nécessairement des caractéristiques géométriques comme le bord d'un cristal. »
« Afin de stimuler la recherche dans ce domaine, nous avons rendu les données librement accessibles et nous avons ouvert notre modèle dans le référentiel du modèle de recherche TensorFlow, et mis à la disposition des chercheurs en tant que point de terminaison Cloud ML Engine. », a déclaré Google.
Le professeur Charbonneau veut aller plus loin en utilisant les données de la découverte pour comprendre avec précision la cristallisation des protéines, de sorte que cette étape des travaux des chercheurs ne relève plus du hasard.
« Nous essayons d'utiliser ces données pour voir si nous pouvons avoir plus d'informations sur la chimie physique de l'auto-assemblage des protéines », a déclaré Charbonneau.
Source : Google IA Blog, Duke Research Blog
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Envoyé par Stan Adkens
