Des chercheurs de l'Université de Waterloo ont mis au point un nouveau système qui pourrait accélérer considérablement la découverte de nouveaux médicaments et réduire le besoin de tests de laboratoire coûteux et longs.

La nouvelle technologie appelée Pattern to Knowledge (P2K) peut prédire la liaison des bioséquences en quelques secondes et potentiellement réduire les goulots d'étranglement dans la recherche sur les médicaments.

P2K utilise l'intelligence artificielle (IA) pour tirer parti des connaissances approfondies des données au lieu de s'appuyer uniquement sur l'apprentissage automatique classique.

« P2K change la donne étant donné sa capacité à révéler des associations de protéines subtiles enchevêtrées dans des environnements physicochimiques complexes et à prédire avec puissance les interactions basées uniquement sur des données de séquence, " a déclaré Andrew Wong, professeur, Ingénierie de conception de systèmes, et directeur fondateur, Center for Pattern Analysis and Machine Intelligence (CPAMI). « La capacité d'accéder à ces connaissances approfondies à partir de résultats scientifiques éprouvés fera évoluer la recherche biologique à l'avenir. P2K a le pouvoir de transformer la façon dont les données pourraient être utilisées à l'avenir. »

Bien qu'une grande quantité de données de séquences biologiques ait été collectée, l'extraction de connaissances significatives et utiles n'a pas été facile. Les algorithmes P2K relèvent ce défi en démêlant plusieurs associations pour identifier et prédire les liaisons d'acides aminés qui régissent les interactions protéiques. Étant donné que P2K est beaucoup plus rapide que les logiciels d'analyse de bioséquence existants avec une précision de prédiction presque 30 % supérieure, cela pourrait accélérer considérablement la découverte de nouveaux médicaments. En puisant des informations dans des bases de données dans le Cloud, P2K pourrait prédire comment les protéines tumorales et les traitements potentiels contre le cancer interagiraient.

Bien qu'encore au stade de prototype, Le professeur Wong et son équipe ont mis le système P2K en ligne à la disposition des chercheurs pour commencer à identifier de nouvelles interactions de bio-séquence.

« Mettre cette technologie d'IA entre les mains de chercheurs biomédicaux générera des résultats immédiats, qui pourrait être utilisé pour de futures découvertes scientifiques, " dit Antonio Sze-To, associé de recherche, Ingénierie de conception de systèmes, et co-inventeur de P2K.

Puisqu'il analyse des données séquentielles, l'applicabilité du P2K ne se limite pas à la recherche biomédicale. Le P2K pourrait profiter au secteur financier en faisant des associations et des prédictions utiles pour le commerce intelligent ou le secteur de la cybersécurité en prédisant la probabilité d'une cyberattaque potentielle.

Le document de recherche, "Pattern to Knowledge:Deep Knowledge-Directed Machine Learning for Residue-Residue Interaction Prediction" a récemment été publié dans Nature's Rapports scientifiques .