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L’intelligence artificielle pour prédire l’émergence de nouveaux variants de SARS-CoV2 ?!

7 août 2023

L’intelligence artificielle pour prédire l’émergence de nouveaux variants de SARS-CoV2 ?!

Les interactions entre les protéines de l’hôte et les protéines du pathogène conditionnent l’évolution des interactions hôte-pathogène et l’évolution des agents pathogènes. Dans cette étude, un outil d’intelligence artificielle (UniBind) a été proposé pour représenter les protéines sous la forme d’un graphique moléculaire. Cet outil intègre la structure tridimensionnelle des protéines et leur affi

Les interactions entre les
protéines de l’hôte et les protéines du pathogène conditionnent l’évolution des
interactions hôte-pathogène et l’évolution des agents pathogènes. Dans cette
étude, un outil d’intelligence artificielle (UniBind) a été proposé pour
représenter les protéines sous la forme d’un graphique moléculaire. Cet outil
intègre la structure tridimensionnelle des protéines et leur affinité de
liaison. Appliqué aux variants de SARS-CoV2, Unibind a été capable de prédire
de manière efficace et évolutive les effets des variantes de protéines de
pointe du SARS-CoV-2 sur leurs affinités de liaison au récepteur ACE2 humain,
ainsi qu'aux anticorps monoclonaux neutralisant le SARS-CoV-2. Dans une analyse
inter-espèces, UniBind pourrait être utilisé pour prédire la susceptibilité de
l’hôte aux variants du SARS-CoV2.

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Réservé aux professionnels de santé, inscription gratuite.

Référence scientifique

Guangyu Wang et al. Deep-learning-enabled protein-protein interaction analysis for prediction of SARS-CoV-2 infectivity and variant evolution. Nat Med. 2023 Jul 31.

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L’intelligence artificielle pour prédire… - MEDFLIXS