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Covid-19

L'intelligence artificielle et les maths, alliés dans la lutte contre le coronavirus

Des chercheurs européens ont lancé un projet de recherche combinant algorithmes, biochimie et criblage moléculaire pour identifier de nouvelles molécules pour soigner la Covid-19.

L'intelligence artificielle et les maths, alliés dans la lutte contre le coronavirus JONGHO SHIN/iStock

  • Publié le 14.06.2020 à 10h30
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L'ESSENTIEL
  • Les chercheurs doivent trouver parmi une bibliothèque de 500 milliards de molécules lesquelles sont susceptibles d'être efficaces contre le Covid-19.
  • Les chercheurs utilisent des super-ordinateurs pour trouver parmi une bibliothèque de 500 milliards de molécules lesquelles sont susceptibles d'être efficaces contre le Covid-19.
  • Les molécules sélectionnées sont ensuite testées sur des cellules infectées pour étudier leur action.

Dans la recherche pour soigner le coronavirus, tous les coups sont permis et tous les angles sont étudiés. Des scientifiques européens ont lancé un projet de recherche, intitulé Exscalate4CoV (E4C), où ils combinent algorithmes, biochimie et criblage moléculaire dans le but de trouver une molécule capable de soigner la Covid-19. Ce n'est pas une première pour les chercheurs, mais la complexité du SARS-CoV-2 rend le projet plus complexe que les travaux précédents. “Comparé aux autres virus sur lesquels nous avons travaillé — par exemple le virus Zika —, le coronavirus est plus complexe, confirme Andrea Beccari à Euronews, informaticien au sein de Dompé Farmaceutici à Naples et coordinateur du projet E4C. Il renferme un nombre beaucoup plus grand de protéines diverses qui ont des fonctions biologiques très différentes.”

Trois millions de molécules testées par seconde

L’objectif des chercheurs est d’identifier les molécules qui peuvent bloquer la progression du virus dans le corps humain. Pour cela, ils doivent piocher dans les 500 milliards de molécules à disposition pour découvrir lesquelles seront les plus prometteuses. Pour les aider, les chercheurs s’appuient sur des superordinateurs capables de traiter jusqu’à 3 millions de molécules par seconde. “Les ordinateurs sont essentiels, appuie Andrea Beccari, parce qu'ils peuvent travailler en même temps sur les 25 protéines du virus qui sont impliquées dans les différents mécanismes en lien avec l'infection, la réplication et le blocage de la réponse immunitaire. Ils font tout cela de manière simultanée.”

En plus de ces machines, les chercheurs s’appuient sur des supercalculateurs pour générer et analyser des modèles et structures de protéines 3D expérimentales s'inspirant des pathogènes pandémiques. “Nous sommes en mesure d'identifier des molécules qui pourraient être utiles pour contrer le coronavirus : soit en les cherchant parmi celles qui existent déjà et en utilisant le processus de ‘repurposing’ (ou réutilisation) comme on l'appelle ; soit en nous servant de nouvelles bibliothèques de molécules, mais en appliquant les modèles que nous avons déjà optimisés”, précise Carmine Talarico, chimiste-informaticien au sein de Dompé Farmaceutici.

Deux jours pour tester la molécule

Une fois que les chercheurs sont parvenus à identifier les molécules potentiellement efficaces contre le coronavirus, celles-ci sont analysées par une équipe de chercheurs basée à l’université KU Leuven, à Louvain (Belgique). Là-bas, une équipe étudie l’effet de ces molécules dans les cellules infectées. Tout va également assez vite puisque le potentiel d’une molécule peut être évalué en seulement 48 heures. “Ces bras robotisés prennent les plaques où nous cultivons les cellules et le virus, décrit Johan Neyts, professeur de virologie à la KU Leuven. Puis ils les placent dans des machines de prélèvement avec pipettes. Après un certain temps, le virus est placé sur les cellules et ensuite, les bras robotisés les introduisent dans un incubateur à 37° où elles restent deux jours. Après cela, les bras sortent les plaques de l'incubateur et les mettent dans un microscope automatisé qui les observe et contrôle si certains composés bloquent le virus.”

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