Un nouveau modèle d’apprentissage automatique peut prédire comment les nanoparticules interagissent avec les protéines, ce qui pourrait conduire au développement de nouveaux médicaments et traitements.

Les nanoparticules sont de minuscules particules utilisées dans diverses applications, notamment l'administration de médicaments, l'imagerie et l'ingénierie tissulaire. Cependant, les interactions entre les nanoparticules et les protéines ne sont pas bien comprises, ce qui peut entraîner des problèmes tels que la toxicité et l'instabilité.

Le nouveau modèle d'apprentissage automatique, développé par des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley, peut prédire comment les nanoparticules interagiront avec les protéines en fonction de leur taille, de leur forme et de la chimie de leur surface. Ces informations pourraient être utilisées pour concevoir des nanoparticules plus efficaces et moins toxiques.

Le modèle a été formé sur un ensemble de données de plus de 100 000 interactions entre nanoparticules et protéines. Les chercheurs ont utilisé divers algorithmes d’apprentissage automatique pour entraîner le modèle et ont découvert que l’algorithme le plus performant était une machine à vecteurs de support.

Le modèle a pu prédire les interactions entre les nanoparticules et les protéines avec une précision de plus de 90 %. Cela suggère que le modèle pourrait être utilisé pour concevoir des nanoparticules plus efficaces et moins toxiques.

Les chercheurs affirment que le modèle pourrait être utilisé pour développer de nouveaux médicaments et traitements pour diverses maladies, notamment le cancer, les maladies cardiaques et le diabète. Les nanoparticules pourraient être utilisées pour administrer des médicaments à des cellules ou des tissus spécifiques, ou pour inhiber l'activité de protéines pathogènes.

Le modèle constitue également un outil précieux pour comprendre les interactions entre les nanoparticules et l’environnement. Les nanoparticules sont de plus en plus utilisées dans les produits de consommation, et il est important de comprendre comment elles interagissent avec l'environnement pour garantir leur sécurité.

Le nouveau modèle d’apprentissage automatique est un outil puissant qui pourrait conduire au développement de nouveaux médicaments et traitements, ainsi qu’à une meilleure compréhension des interactions entre les nanoparticules et l’environnement.