rapports humains

La force de vérité qu'une déclaration dévoile : sa proéminence parmi les tonnes d'observations enregistrées que je peux éventuellement appliquer à ma propre vie, le sens qu'on peut défendre par des arguments, le sens que quelqu'un m'aime et que j'aime bien ce quelqu'un... que la voix qui la profère est audible et vienne au moins de la même pièce que moi, tout ceci fait ou peut être éventuellement acquis comme une déclaration irrésistiblement vraie.

Auteur: Baker Nicholson

Info:

[ communication ] [ exactitude ]

croyance

Il y a la foi qui se connaît elle-même comme foi, Proyas, et il y a la foi qui se confond avec la connaissance. La première embrasse l'incertitude, reconnaît le mystère de Dieu. Elle engendre compassion et tolérance. Qui peut condamner totalement quand il n'est pas tout à fait certain d'avoir raison ? Mais la seconde, Proyas, la seconde, embrasse la certitude et ne fait qu'embrasser le mystère de Dieu. Ça engendre l'intolérance, la haine, la violence.

Auteur: Scott Baker Richard

Info: The Darkness That Comes Before

[ bipolarité ] [ fanatisme ]

jazz

Oui, c'est ainsi qu'elle le comprenait.
Ceux-là changeaient la hideur en beauté. De la matière brute de la souffrance ils faisaient jaillir tendresse et espoir.
Sinon, comment expliquer Monk ? Comment expliquer Lester Young et Chet Baker ? Commet expliquer que les ténèbres puissent engendrer pareille lumière ? Comment sur un tel champ de boue pourrait fleurir la fille aux gardenias ?
Lentement, morceau par morceau, standard après standard, son jeune esprit s'était refait à l'idée qu'il y avait peut-être une toute petite possibilité de continuer à vivre. Simplement continuer.

Auteur: Malte Marcus

Info: Les harmoniques : Beau Danube Blues

[ thérapie ] [ musique ]

humour

Résumé
1) En moyenne, le chat a besoin de vingt-quatre heures de sommeil par jour. Parfois davantage.
2) Les paniers conçus pour les animaux de compagnie sont parfaits pour les chiens et les enfants humains. Le chat a besoin d'un vrai lit.
3) Assurez-vous que vous ne confondez pas votre chat avec un oreiller, même s'ils se ressemblent étonnamment.
4) Ne perdez pas votre temps à chasser votre chat du lit. Il y reviendra de toute façon et il a plus de patience que vous.
5) La plupart des lits peuvent accueillir jusqu'à dix chats. Dix sans le maître.

Auteur: Baker Stephen

Info: Comment vivre avec un chat névrotique

[ animal domestique ]

femme-par-homme

Il se retourna vers le feu et annonça que, très bien, peut-être accéderait-il à sa demande absurde d’une discussion ouverte, en commençant par le fait qu’elle était la plus hypocrite péripatéticienne coprophile mâtinée de chienne en chaleur qu’il ait eu le malheur de croiser. Jamais, depuis le temps des cabarets clandestins à gin frelaté, aussi cupide maquerelle n’avait foulé les rues de Baker sous le masque d’une citoyenne respectueuse des lois. Elle était une imposture et une imbécile, et elle sous-estimait grossièrement son bon sens. L’entendre, elle, parler des créatures du Seigneur était encore plus écœurant que l’exploitation éhontée du charpentier et de ses apôtres à laquelle se livrait son marlou prêcheur de révérend. Chacun savait que pour les catholiques Jésus était le fils de Marie, pour les baptistes il était le sauveur, pour les juifs il n’était rien, et pour les méthodistes, il était une déduction fiscale.

Auteur: Egolf Tristan

Info: Le Seigneur des porcheries

[ hypocrite ] [ tartufe ] [ sournoise ] [ bondieusarde ]

pensée-de-femme

Sarah plongea dans l'évier la poêle qui avait servi à faire des oeufs et regarda le blanc pâlir et se détacher. Jane se débrouillait bien avec les hommes, avec les gentlemen. L'un d'eux lui avait même écrit des poèmes. Comment obtenait-on cela d'un homme ?
Dans ce genre d'occasion, Jane s'asseyait avec distinction, souriait, écoutait la tête savamment inclinée, répondait poliment lorsqu'on s'adressait à elle, et donnait toujours le sentiment d'être contente de converser et de danser quand on l'invitait. Mais Jane était réellement ravissante, une beauté disait-on - et elle avait affaire à des gentlemen, pas à des hommes. Une fille ordinaire comme elle, songea Sarah, prendrait des risques si elle appliquait ce genre d'approche - elle redressa les épaules, sourit, inclina la tête - à un homme ordinaire. Seuls les gentlemen avaient du temps et le loisir de consacrer de longues heures à vaincre la pudeur d'une femme.
Sarah baissa les yeux sur ses mains abîmées qui sentaient la graisse, les oignons et le savon de cuisine, puis sur sa robe couleur de bile qui pendouillait. Voilà, ce devait être ça son odeur, où qu'elle aille, quand ce n'était pas pire.

Auteur: Baker Jo

Info: Une saison à Longbourn

[ monologue-intérieur ] [ littérature ]

pouvoir

Lorsque tout effort politique vers la paix, de la part de gouvernements qui reflètent les aspirations les plus profondes de leurs peuples, s'avère vain, il est normal de chercher quelles raisons puissantes le font régulièrement échouer. On peut trouver une explication suffisante dans l'existence de ces individus et de ces groupes influents dont les convictions politiques, les intérêts professionnels ou les instincts commerciaux font des adversaires résolus de tout désarmement. Les militaristes sont parmi nous. Peu nombreux sont ceux qui jouent un rôle prépondérant sur la scène politique, pour la bonne raison qu'une attitude en faveur de la guerre rend impopulaire. Ce sont, comme Lord Robert Cecil disait dans une lettre au président Wilson en 1916 des hommes "capables et honorables", mais qui sont "passés maîtres dans l'art de l'obstruction". Et ils sont extrêmement puissants, comme le prouve l'histoire des échecs répétés des tentatives qui se fixaient pour but le désarmement et la fin des guerres.
Depuis cent ans du moins, les militaristes se recrutent toujours dans les mêmes milieux. Il y a d'abord les états-majors militaires qui sont profondément imbus de la croyance que les guerres sont inévitables, et que "la nature humaine ne change pas". Un autre groupe comprend les fabricants et les vendeurs de matériel de guerre qui, encouragés par leurs gouvernements nationaux à accepter un "devoir patriotique", trouvent un solide intérêt dans la préparation de la guerre et le développement de l'exportation des armes. Enfin il y a toujours eu les sociétés patriotiques dédiées à la propagation des idéaux nationalistes et à la glorification de la force militaire. De plus, l'influence des journaux techniques et commerciaux, avec leurs éditoriaux en faveur de l'utilisation militaire des ressources industrielles, ne doit pas être sous-estimée. Les activités de ces différents groupes se combinent pour créer le "complexe militaro-industriel" contre lequel le président Eisenhower mettait en garde ses concitoyens.
Il y a encore une classe de militaristes, la plus sinistre de toutes : les services secrets et les agences de renseignement qui opèrent en dehors du contrôle normal du gouvernement. Isolés dans leur clandestinité, ils sont laissés libres de poursuivre par des moyens souterrains ce qu'ils considèrent comme l'intérêt de leur pays. La mentalité nécessaire pour faire ce genre de travail en temps de paix veut que ces agences attirent au moins une certaine proportion d'hommes pour qui tous les étrangers sont des ennemis, et toute pensée libérale frappée d'anathème. La plus grande partie du travail des agents secrets reste toujours secret, mais ce qui en apparaît à la surface est de toute évidence hostile à la cause du désarmement et de la paix. Si l'on pense immédiatement à la CIA dans ce contexte, c'est seulement parce que des Américains consciencieux ont révélé à l'opinion publique quelques-unes de ses activités au cours des dernières années. Mais les autres nations, y compris la mienne, ont leurs services secrets, comme elles ont leurs "complexes militaro-industriels".

Auteur: Baker Philip Noël

Info: extrait d'un article de 1968 publié dans un ouvrage collectif Unless Peace Comes comprenant des textes réunis par Nigel Calder, en français sous le titre Les Armements Modernes

[ occulte ] [ armée ]

sexualité

La culotte peut-elle être chaude et la tête froide ?

Est-il possible qu'une femme soit physiquement excitée sans s'en apercevoir ? A la vue de films érotiques qui les font abondamment mouiller, la majorité des femmes prétendent que ces films les laissent "de glace". Mépris du corps ? Déni du désir ?

Si on demande aux femmes quels scénarios les excitent, elles ont tendance à minorer. Faudrait pas avoir l'air trop "salope". Officiellement, donc, les femmes - pour leur majorité - n'aiment pas l'idée de se retrouver au lit avec trois hommes, ni de se faire payer par un bel inconnu pour le rejoindre dans une chambre d'hôtel, ni les plans hardcore, ni la sodomie, etc.

Fatiguée d'entendre toujours le même discours, la chercheuse américaine Meredith Chivers invente un appareil à mesurer l'excitation et découvre que les femmes sont excitées... même lorsqu'elles affirment le contraire. Ces femmes mentent-elles ? "Non", répond Meredith Chivers, qui part du principe que ses cobayes sont de bonne foi lorsqu'elles passent le test. Dans ce cas, comment expliquer un tel aveuglement ? S'agit-il d'un refus inconscient de ses propres émois, conditionné par l'éducation ? Ou d'une plus grande "capacité" de faire la part des choses entre les manifestations physiologiques et l'excitation mentale ? Plusieurs hypothèses sont possibles.

EXCITÉE SANS LE SAVOIR

La première hypothèse repose sur l'idée d'une disparité fonctionnelle entre le pénis et le vagin. En d'autres termes : il est cliniquement possible que la femme soit excitée sans le savoir. Dans Le Secret des femmes*, Elisa Brune et Yves Ferroul l'expliquent ainsi : "Un clitoris peut être gorgé de sang et gonflé en érection sans que sa propriétaire en soit le moins du monde au courant. Situation impossible pour un pénis dont l'aspect crie son état sur tous les toits. Raison, sans doute, pour laquelle excitation mentale et excitation physiologique sont plus étroitement liées chez l'homme que chez la femme. Raison aussi pour laquelle la probabilité de masturbation spontanée est plus grande chez les garçons que chez les filles. Une érection visible, d'un côté, va induire un comportement de curiosité et de renforcement de l'excitation, alors qu'une érection invisible, de l'autre côté, va laisser le champ ouvert à une multitude de ressentis différents : excitation, ou gêne, ou malaise, ou incompréhension, ou saute d'humeur, ou inconscience pure et simple. Est-ce pour cela que 54 % des hommes disent penser au sexe au moins une fois par jour, contre seulement 19 % des femmes ?" "On peut donc être excitée, poursuivent-elles, sans le savoir, et ce même lorsqu'on baigne dans une ambiance sexuelle. Lorsqu'on soumet des hommes et des femmes à des stimuli pornographiques, les réponses physiologiques sont équivalentes en rapidité et en intensité (mesurée par l'augmentation du débit sanguin dans les organes génitaux qui lui-même induit la lubrification chez la femme). À cette différence près que les femmes déclarent souvent ne ressentir aucune excitation (là où les hommes sont parfaitement conscients de ce qui se passe)." Pour Elisa Brune et Yves Ferroul, il est physiologiquement possible pour une femme de rester sourde aux appels lancés depuis sa culotte. Mais cette surdité est-elle une bonne chose ? Culturellement, les femmes sont éduquées à nier leurs désirs. Si elles se bouchent les oreilles, refusant d'entendre ce que le corps leur dit, faut-il se contenter de dire "C'est comme ça ?". Ou faut-il inciter les filles à se fier plus à leurs sensations physiques qu'à la morale répressive ambiante?

DÉSOLANTE PSYCHOLOGIE ÉVOLUTIONNISTE

La question est difficile car il se peut fort que les sécrétions vaginales n'aient POUR DE VRAI rien à voir avec l'excitation mentale. "On a déjà constaté des vagins lubrifiés lors de viols, ce qui ne veut pas dire pour autant qu'il y avait consentement ou plaisir, raconte Elisa Brune. La paroi vaginale répond du tac au tac lorsqu'on a besoin d'elle, quel que soit le scénario." Le problème avec cette hypothèse-là, c'est qu'elle est récupérée par des adeptes de la psychologie évolutionniste et détournée à leur profit : ils affirment que la "vasocongestion réflexe" du vagin (le fait que les femmes se mettent à mouiller dès qu'elles sont confrontées à des corps nus ou des situations sexuelles) "pourrait être le résultat d'une adaptation évolutive rendant la femelle apte au coït plus rapidement, c'est à-dire indistinctement à la moindre alerte, ce qui la protègerait des blessures en cas de sollicitation brutale." Idée rancie, sous-tendue par une idéologie scientiste qui ramène systématiquement le désir à sa seule dimension biologique.

Il est toujours désolant de constater que les résultats de recherche qui devraient nous amener à poser de vraies questions sur ce que nous sommes (ou ce que nous voulons) sont mises au profit d'un discours -rabâché ad nauseam- réduisant la sexualité à n'être qu'un instinct primal, puis qu'un programme génétique, hérité du Pléistocène. C'est le même discours que celui qui consiste à dire : la pornographie est une drogue, puisqu'elle réduit notre self-contrôle ; les hommes sont naturellement des violeurs polygames attirés par le rapport taille-hanche de 0,7 ; les femmes sont naturellement des harpies frigides, possessives et monogames... Il est désolant de constater que ce discours, désespérant car rempli de mépris envers la complexité humaine, reste la réponse à tout lorsque nous sommes confrontés à des données étranges. Pourquoi les femmes s'excitent-elles sur les bonobos qui copulent et pas les hommes ?

OUVRIR DE NOUVELLES PISTES

Dans un article datant du 21 mars 2014, le chercheur Martin Baker (1) avance : "Lorsque Meredith a fait cette curieuse découverte, elle avait bien conscience que ça ne collait pas avec la doxa. La doxa veut que les mâles humains soient excités par le fait de multiplier leurs partenaires et que les femelles humaines, au contraire, ne soient excitées que par la tendresse et l'amour. Le problème que soulève la contradiction entre ce qui les excite physiquement et ce qu'elles prétendent devrait pourtant nous encourager à ouvrir de nouvelles pistes de réflexion sur la sexualité."

Après quoi, Martin Baker propose son analyse : "Nos corps réagissent à certaines images et, ce faisant, nos corps nous encouragent à définir ce qu'est le sexe et la sexualité suivant des critères physiologiques... Nous sommes des créatures remplies de désir pour le sexe, mais également remplies d'attirance pour le désir lui-même. Quand nous grandissons, nous devenons conscient de la possibilité du sexe. Nous apprenons à identifier les réponses physiologiques de nos corps aux possibilités sexuelles. Nous apprenons également à nous définir en fonction de ces réponses : il y a des choses qui nous excitent et d'autres pas. Cela fonde notre identité (sexuelle, mais pas que). Nous apprenons à comprendre qui nous sommes en comparant ce qui nous excite avec ce qui excite les autres et à voir le monde comme un champ ouvert d'interdits ou de possibilités. Ainsi se construit notre univers fantasmatique, à la croisée du corps, du moi et des normes culturelles. Les trois sont nécessaires et il serait intéressant de réfléchir sur la sexualité entendue comme le résultat d'une interaction entre ces trois univers.

Auteur: Giard Agnès

Info: 25 janv. 2015

[ femmes-par-hommes ] [ sciences ] [ femmes-par-femme ]

legos protéiques

De nouveaux outils d’IA prédisent comment les blocs de construction de la vie s’assemblent

AlphaFold3 de Google DeepMind et d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent désormais prédire la forme des complexes en interaction de protéines, d'ADN, d'ARN et d'autres molécules, capturant ainsi mieux les paysages biologiques des cellules.

Les protéines sont les machines moléculaires qui soutiennent chaque cellule et chaque organisme, et savoir à quoi elles ressemblent sera essentiel pour comprendre comment elles fonctionnent normalement et fonctionnent mal en cas de maladie. Aujourd’hui, les chercheurs ont fait un grand pas en avant vers cet objectif grâce au développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique capables de prédire les formes rdéployées et repliées non seulement des protéines mais aussi d’autres biomolécules avec une précision sans précédent.

Dans un article publié aujourd'hui dans Nature , Google DeepMind et sa société dérivée Isomorphic Labs ont annoncé la dernière itération de leur programme AlphaFold, AlphaFold3, capable de prédire les structures des protéines, de l'ADN, de l'ARN, des ligands et d'autres biomolécules, seuls ou liés ensemble dans différentes configurations. Les résultats font suite à une mise à jour similaire d'un autre algorithme de prédiction de structure d'apprentissage profond, appelé RoseTTAFold All-Atom, publié en mars dans Science .

Même si les versions précédentes de ces algorithmes pouvaient prédire la structure des protéines – une réussite remarquable en soi – elles ne sont pas allées assez loin pour dissiper les mystères des processus biologiques, car les protéines agissent rarement seules. "Chaque fois que je donnais une conférence AlphaFold2, je pouvais presque deviner quelles seraient les questions", a déclaré John Jumper, qui dirige l'équipe AlphaFold chez Google DeepMind. "Quelqu'un allait lever la main et dire : 'Oui, mais ma protéine interagit avec l'ADN.' Pouvez-vous me dire comment ?' " Jumper devrait bien admettre qu'AlphaFold2 ne connaissait pas la réponse.

Mais AlphaFold3 pourrait le faire. Avec d’autres algorithmes d’apprentissage profond émergents, il va au-delà des protéines et s’étend sur un paysage biologique plus complexe et plus pertinent qui comprend une bien plus grande diversité de molécules interagissant dans les cellules.

" On découvre désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", a déclaré Brenda Rubenstein , professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown, qui n'a participé à aucune des deux études. " On commence à avoir une vision plus large."

Comprendre ces interactions est " fondamental pour la fonction biologique ", a déclaré Paul Adams , biophysicien moléculaire au Lawrence Berkeley National Laboratory qui n’a également participé à aucune des deux études. " Les deux groupes ont fait des progrès significatifs pour résoudre ce problème. "

Les deux algorithmes ont leurs limites, mais ils ont le potentiel d’évoluer vers des outils de prédiction encore plus puissants. Dans les mois à venir, les scientifiques commenceront à les tester et, ce faisant, ils révéleront à quel point ces algorithmes pourraient être utiles.

Progrès de l’IA en biologie

L’apprentissage profond est une variante de l’apprentissage automatique vaguement inspirée du cerveau humain. Ces algorithmes informatiques sont construits à l’aide de réseaux complexes de nœuds d’information (appelés neurones) qui forment des connexions en couches les unes avec les autres. Les chercheurs fournissent au réseau d’apprentissage profond des données d’entraînement, que l’algorithme utilise pour ajuster les forces relatives des connexions entre les neurones afin de produire des résultats toujours plus proches des exemples d’entraînement. Dans le cas des systèmes d'intelligence artificielle protéique, ce processus amène le réseau à produire de meilleures prédictions des formes des protéines sur la base de leurs données de séquence d'acides aminés.

AlphaFold2, sorti en 2021, a constitué une avancée majeure dans l’apprentissage profond en biologie. Il a ouvert la voie à un monde immense de structures protéiques jusque-là inconnues et est déjà devenu un outil utile pour les chercheurs qui cherchent à tout comprendre, depuis les structures cellulaires jusqu'à la tuberculose. Cela a également inspiré le développement d’outils supplémentaires d’apprentissage biologique profond. Plus particulièrement, le biochimiste David Baker et son équipe de l’Université de Washington ont développé en 2021 un algorithme concurrent appelé RoseTTAFold , qui, comme AlphaFold2, prédit les structures protéiques à partir de séquences de données.

Depuis, les deux algorithmes ont été mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités. RoseTTAFold Diffusion pourrait être utilisé pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature. AlphaFold Multimer pourrait étudier l’interaction de plusieurs protéines. " Mais ce que nous avons laissé sans réponse ", a déclaré Jumper, " était : comment les protéines communiquent-elles avec le reste de la cellule ? "

Le succès des premières itérations d'algorithmes d'apprentissage profond de prédiction des protéines reposait sur la disponibilité de bonnes données d'entraînement : environ 140 000 structures protéiques validées qui avaient été déposées pendant 50 ans dans la banque de données sur les protéines. De plus en plus, les biologistes ont également déposé les structures de petites molécules, d'ADN, d'ARN et leurs combinaisons. Dans cette expansion de l'algorithme d'AlphaFold pour inclure davantage de biomolécules, " la plus grande inconnue ", a déclaré Jumper, "est de savoir s'il y aurait suffisamment de données pour permettre à l'algorithme de prédire avec précision les complexes de protéines avec ces autres molécules."

Apparemment oui. Fin 2023, Baker puis Jumper ont publié les versions préliminaires de leurs nouveaux outils d’IA, et depuis, ils soumettent leurs algorithmes à un examen par les pairs.

Les deux systèmes d'IA répondent à la même question, mais les architectures sous-jacentes de leurs méthodes d'apprentissage profond diffèrent, a déclaré Mohammed AlQuraishi , biologiste des systèmes à l'Université de Columbia qui n'est impliqué dans aucun des deux systèmes. L'équipe de Jumper a utilisé un processus appelé diffusion – technologie qui alimente la plupart des systèmes d'IA génératifs non basés sur du texte, tels que Midjourney et DALL·E, qui génèrent des œuvres d'art basées sur des invites textuelles, a expliqué AlQuraishi. Au lieu de prédire directement la structure moléculaire puis de l’améliorer, ce type de modèle produit d’abord une image floue et l’affine de manière itérative.

D'un point de vue technique, il n'y a pas de grand saut entre RoseTTAFold et RoseTTAFold All-Atom, a déclaré AlQuraishi. Baker n'a pas modifié massivement l'architecture sous-jacente de RoseTTAFold, mais l'a mise à jour pour inclure les règles connues des interactions biochimiques. L'algorithme n'utilise pas la diffusion pour prédire les structures biomoléculaires. Cependant, l'IA de Baker pour la conception de protéines le fait. La dernière itération de ce programme, connue sous le nom de RoseTTAFold Diffusion All-Atom, permet de concevoir de nouvelles biomolécules en plus des protéines.

" Le type de dividendes qui pourraient découler de la possibilité d'appliquer les technologies d'IA générative aux biomolécules n'est que partiellement réalisé grâce à la conception de protéines", a déclaré AlQuraishi. "Si nous pouvions faire aussi bien avec de petites molécules, ce serait incroyable." 

Évaluer la concurrence

Côte à côte, AlphaFold3 semble être plus précis que RoseTTAFold All-Atom. Par exemple, dans leur analyse dans Nature , l'équipe de Google a constaté que leur outil est précis à environ 76 % pour prédire les structures des protéines interagissant avec de petites molécules appelées ligands, contre une précision d'environ 42 % pour RoseTTAFold All-Atom et 52 % pour le meilleur. outils alternatifs disponibles.

Les performances de prédiction de structure d'AlphaFold3 sont " très impressionnantes ", a déclaré Baker, " et meilleures que celles de RoseTTAFold All-Atom ".

Toutefois, ces chiffres sont basés sur un ensemble de données limité qui n'est pas très performant, a expliqué AlQuraishi. Il ne s’attend pas à ce que toutes les prédictions concernant les complexes protéiques obtiennent un score aussi élevé. Et il est certain que les nouveaux outils d’IA ne sont pas encore assez puissants pour soutenir à eux seuls un programme robuste de découverte de médicaments, car cela nécessite que les chercheurs comprennent des interactions biomoléculaires complexes. Pourtant, " c'est vraiment prometteur ", a-t-il déclaré, et nettement meilleur que ce qui existait auparavant.

Adams est d'accord. "Si quelqu'un prétend pouvoir utiliser cela demain pour développer des médicaments avec précision, je n'y crois pas", a-t-il déclaré. " Les deux méthodes sont encore limitées dans leur précision, [mais] les deux constituent des améliorations spectaculaires par rapport à ce qui était possible. "

(Image gif, tournante, en 3D : AlphaFold3 peut prédire la forme de complexes biomoléculaires, comme cette protéine de pointe provenant d'un virus du rhume. Les structures prédites de deux protéines sont visualisées en bleu et vert, tandis que les petites molécules (ligands) liées aux protéines sont représentées en jaune. La structure expérimentale connue de la protéine est encadrée en gris.)

Ils seront particulièrement utiles pour créer des prédictions approximatives qui pourront ensuite être testées informatiquement ou expérimentalement. Le biochimiste Frank Uhlmann a eu l'occasion de pré-tester AlphaFold3 après avoir croisé un employé de Google dans un couloir du Francis Crick Institute de Londres, où il travaille. Il a décidé de rechercher une interaction protéine-ADN qui était " vraiment déroutante pour nous ", a-t-il déclaré. AlphaFold3 a craché une prédiction qu'ils testent actuellement expérimentalement en laboratoire. "Nous avons déjà de nouvelles idées qui pourraient vraiment fonctionner", a déclaré Uhlmann. " C'est un formidable outil de découverte. "

Il reste néanmoins beaucoup à améliorer. Lorsque RoseTTAFold All-Atom prédit les structures de complexes de protéines et de petites molécules, il place parfois les molécules dans la bonne poche d'une protéine mais pas dans la bonne orientation. AlphaFold3 prédit parfois de manière incorrecte la chiralité d'une molécule – l'orientation géométrique distincte " gauche " ou " droite " de sa structure. Parfois, il hallucine ou crée des structures inexactes.

Et les deux algorithmes produisent toujours des images statiques des protéines et de leurs complexes. Dans une cellule, les protéines sont dynamiques et peuvent changer en fonction de leur environnement : elles se déplacent, tournent et passent par différentes conformations. Il sera difficile de résoudre ce problème, a déclaré Adams, principalement en raison du manque de données de formation. " Ce serait formidable de déployer des efforts concertés pour collecter des données expérimentales conçues pour éclairer ces défis ", a-t-il déclaré.

Un changement majeur dans le nouveau produit de Google est qu'il ne sera pas open source. Lorsque l’équipe a publié AlphaFold2, elle a publié le code sous-jacent, qui a permis aux biologistes de reproduire et de jouer avec l’algorithme dans leurs propres laboratoires. Mais le code d'AlphaFold3 ne sera pas accessible au public.

 " Ils semblent décrire la méthode en détail. Mais pour le moment, au moins, personne ne peut l’exécuter et l’utiliser comme il l’a fait avec [AlphaFold2] ", a déclaré AlQuraishi. C’est " un grand pas en arrière. Nous essaierons bien sûr de le reproduire."

Google a cependant annoncé qu'il prenait des mesures pour rendre le produit accessible en proposant un nouveau serveur AlphaFold aux biologistes exécutant AlphaFold3. Prédire les structures biomoléculaires nécessite une tonne de puissance de calcul : même dans un laboratoire comme Francis Crick, qui héberge des clusters informatiques hautes performances, il faut environ une semaine pour produire un résultat, a déclaré Uhlmann. En comparaison, les serveurs plus puissants de Google peuvent faire une prédiction en 10 minutes, a-t-il déclaré, et les scientifiques du monde entier pourront les utiliser. "Cela va démocratiser complètement la recherche sur la prédiction des protéines", a déclaré Uhlmann.

Le véritable impact de ces outils ne sera pas connu avant des mois ou des années, alors que les biologistes commenceront à les tester et à les utiliser dans la recherche. Et ils continueront à évoluer. La prochaine étape de l'apprentissage profond en biologie moléculaire consiste à " gravir l'échelle de la complexité biologique ", a déclaré Baker, au-delà même des complexes biomoléculaires prédits par AlphaFold3 et RoseTTAFold All-Atom. Mais si l’histoire de l’IA en matière de structure protéique peut prédire l’avenir, alors ces modèles d’apprentissage profond de nouvelle génération continueront d’aider les scientifiques à révéler les interactions complexes qui font que la vie se réalise.

" Il y a tellement plus à comprendre ", a déclaré Jumper. "C'est juste le début."

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/new-ai-tools-predict-how-lifes-building-blocks-assemble-20240508/ - Yasemin Saplakoglu, 8 mai 2024

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