zen

Portés par le chant du moteur et le défilement du paysage, le flux du voyage vous traverse, et vous éclaircit la tête. Des idées qu'on hébergeait sans raison vous quittent; d'autres au contraire s'ajustent et se font à vous comme les pierres au lit d'un torrent. Aucun besoin d'intervenir; la route travaille pour vous [...]
A mon retour, il s'est trouvé beaucoup de gens qui n'étaient pas partis, pour me dire qu'avec un peu de fantaisie et de concentration ils voyageaient tout aussi bien sans lever le cul de leur chaise. Je les crois volontiers. Ce sont des forts. Pas moi. J'ai besoin de cet appoint concret qu'est le déplacement dans l'espace.

Auteur: Bouvier Nicolas

Info: L'usage du monde

[ périple ] [ nourrissier ]

camp de concentration

Le camp de Buchenwald était un camp polyvalent camp d'extermination et camp de travail et au moment de leur arrivée on tatouait aux prisonniers un numéro sur l'avant-bras [...]. Et dans les premiers mois de la guerre on distribuait aux prisonniers des camps de concentrations des cartes postales avec texte pré-imprimé à envoyer à leurs familles : L'HÉBERGEMENT EST DE QUALITÉ. NOUS TRAVAILLONS SUR PLACE. NOUS SOMMES TRAITÉS CORRECTEMENT ET ON S'OCCUPE BIEN DE NOUS. Et quand les familles recevaient la carte postale et qu'elles se languissaient de son expéditeur elles allaient se déclarer aux autorités allemandes et demandaient à rejoindre leur parent dans tel ou tel camp. Et un prisonnier grec à Buchenwald envoya une carte à son père à Naxos et trois mois plus tard son père le rejoignait et dès la descente du train le fils se jeta sur lui et l'étrangla avant que les Allemands n'aient le temps de le fusiller.

Auteur: Ourednik Patrik

Info: Europeana : Une brève histoire du XXe siècle

[ père-fils ] [ amour filial ]

scène de ménage

Pali de Paris, Mika de Berlin arrivés le même jour, on va les prendre en voiture de location à la gare de Delémont, on les monte et leur barda jusqu'en vieille ville, on soupe chez mon voisin d'au-dessus qui a plus grand et va donc les héberger, à nos frais certes, mais quelle noce ce soir là, avec aussi le voisin d'à côté sous LSD qui en caleçon est muni d'une hache engueule et course sa femme, elle gravit l'escalier, vient frapper, nous on est à l'apéro, on la laisse venir se cacher, puis Teddy qui fracasse notre porte, mais sa proie ayant sauté par la fenêtre, Teddy s'arrête dans notre cuisine, on le calme, on lui passe du couscous, il se détend vite, déjà il roule et picole de nouveau ! S'excusant il distribue des buvards, on gobe, enfin l'expédiant au lit on le désarme et nous on sort au bistrot, Pali et Mika n'ayant pas manqué de gober eux-aussi, nous suivent en costume de chasse direction le Café d'Espagne.

Auteur: Montavon Stéphane

Info: Le Bouge, p 97. L'Age d'homme, 2019

[ acide ] [ bringue ]

introspection

L'intensité des sensations a toujours été plus faible, chez moi, que l'intensité de la conscience que j'en avais. J'ai toujours souffert davantage de ma conscience de la douleur que de la souffrance même dont j'avais conscience.

La vie de mes émotions a choisi de s'installer, dès l'origine, dans les salons de la pensée, et j'ai toujours vécu là plus largement ma connaissance émotive de la vie.

Et comme la pensée, lorsqu'elle héberge l'émotion, devient plus exigeante qu'elle, ce régime de la conscience, où j'ai opté de vivre ce que je ressentais, a rendu ma manière de sentir plus quotidienne, plus titillante et plus épidermique.

Je me suis créé écho et abîme, en pensant. Je me suis multiplié, en m'approfondissant. L'épisode le plus minime - un changement né de la lumière, la chute enroulée d'une feuille, un pétale jauni qui se détache, une voix de l'autre côté du mur, et les pas de la personne qui parle mêlés aux pas de celle qui probablement l'écoute, le portail entrebâillé sur le vieux jardin, la cour s'ouvrant sur l'arc des maisons rassemblées sous la lune -, toutes ces choses, qui ne m'appartiennent pas, retiennent ma méditation sensible dans les liens de la résonance et de la nostalgie. Dans chacune de ces sensations je suis autre, je me renouvelle douloureusement dans chaque impression indéfinie.

Je vis d'impressions qui ne m'appartiennent pas, je me dilapide en renoncements, je suis autre dans la manière même dont je suis moi.

Auteur: Pessoa Fernando (Alv. de Campos)

Info: Le livre de l'intranquillité

[ exil intérieur ]

palier évolutif

La découverte d'une extraordinaire symbiose marine résout l'un des grands mystères de l'océan

Une équipe dirigée par l'Institut Max Planck de microbiologie marine a mis au jour la symbiose entre une bactérie Rhizobium et une algue marine du groupe des diatomées. Ce couple d'organismes permettrait d'expliquer une grande partie de la fixation de l'azote dans l'océan – un processus crucial.

C'était l'un des grands mystères dont les biologistes marins cherchaient encore la clé : comment, en dehors des régions océaniques riches en cyanobactéries, les végétaux marins obtiennent-ils de l'azote sous une forme qu'ils sont capables d'assimiler ?

Il aura fallu une grande expédition océanographique depuis la côte allemande jusqu'aux zones tropicales de l'Atlantique Nord, et quatre années d'analyses ADN, pour résoudre l'énigme. La réponse, dévoilée dans une étude publiée par la revue Nature (9 mai 2024), tient en un mot : la symbiose.

Cette association très intime entre deux êtres vivants a façonné la planète telle que nous la connaissons aujourd'hui, depuis les récifs coralliens (symbiose entre le corail et l'algue zooxanthelle) jusqu'à la mycorhize,  fine dentelle qui fait vivre nos sols (symbiose entre des champignons et les racines des plantes). Et trouve désormais une nouvelle illustration.

Un travail de détective

Partie de la côte allemande à bord de deux navires direction les tropiques en 2020, l'équipe dirigée par des chercheurs de l'Institut Max Planck de microbiologie marine a recueilli plusieurs centaines de litres d'eau de mer. Dans cet échantillon massif, il leur a d'abord fallu repérer le gène codant pour une enzyme impliquée dans la fixation biologique de l'azote, pour ensuite reconstituer pas à pas le reste du génome de l'organisme inconnu qui s'avérait capable d'effectuer cette transformation chimique.

"Il s'est agi d'un travail de détective long et minutieux", confie Bernhard Tschitschko, premier auteur de l'étude et expert en bio-informatique (communiqué), "mais en fin de compte, le génome a résolu de nombreux mystères. Nous savions que le gène de la nitrogénase provenait d'une bactérie apparentée (au genre) Vibrio, mais de manière inattendue, l'organisme lui-même était étroitement lié aux (bactéries) Rhizobia qui vivent en symbiose avec les légumineuses."

En effet, sur la terre ferme, les bactéries du genre Rhizobium se trouvent en symbiose avec les racines des plantes légumineuses, telles que les haricots ou les pois, au niveau de petits renflements appelés "nodosités". En échange d'azote assimilable par ses propres cellules, le végétal fournit à son minuscule symbiote de l'énergie ainsi qu'un milieu pauvre en oxygène, propice à son activité.

Mais dans l'océan, quel hôte pouvait bien héberger ces précieux fixateurs d'azote ? À l'aide d'un marquage fluorescent appliqué à ces bactéries, les auteurs de l'étude ont constaté que celles-ci se nichaient à l'intérieur de diatomées – des algues microscopiques faisant partie de la composition du plancton. Il s'agit selon eux de la " première symbiose connue entre une diatomée et un fixateur d'azote autre qu'une cyanobactérie. " 

Le stade précoce d'une fusion ?

La bactérie symbiotique, qui a reçu le nom (provisoire) de Can­did­atus Tecti­glo­bus di­at­omi­c­ola, reçoit du carbone de la part de l'algue en échange d'une forme d'azote assimilable par celle-ci… et pas qu'un peu, d'ailleurs !

" Pour soutenir la croissance de la diatomée, la bactérie fixe 100 fois plus d'azote qu'elle n'en a besoin pour elle-même ", détaille Wiebke Mohr, co-auteur de l'étude.

En retournant en mer, les scientifiques ont repéré cette nouvelle symbiose un peu partout dans le monde, en particulier dans des zones pauvres en cyanobactéries. Ce qui tend à confirmer le rôle crucial joué par cette intime alliance dans le fonctionnement de l'écosystème marin, lequel absorbe la moitié du dioxyde de carbone émis par les activités humaines, limitant ainsi en partie le réchauffement climatique.

Par ailleurs, les auteurs notent que cette symbiose bactérie-diatomée pourrait constituer le stade précoce d'une fusion entre deux organismes pour n'en former qu'un, le plus petit étant amené à devenir un simple organite, ou compartiment cellulaire, au sein du plus grand. Un processus qui s'est déjà produit au cours de l'évolution, donnant naissance aux mitochondries, les " usines à énergie " de nos cellules, ainsi qu'aux chloroplastes, sièges de la photosynthèse chez les végétaux.



 

Auteur: Internet

Info: geo.fr - Nastasia Michaels, 14 mai 2024

[ microbiome ]

palier évolutif

Découverte d’une nouvelle forme de vie née de la fusion d’une bactérie avec une algue

Ayant eu lieu il y a 100 millions d’années, il s’agit seulement du troisième cas connu de ce phénomène.

(Image - La forme de vie née de la fusion entre l'algue Braarudosphaera bigelowii et la cyanobactérie UCYN-A."

Des chercheurs ont découvert une forme de vie de nature extrêmement rare née de la fusion d’une algue avec une bactérie fixatrice d’azote il y a 100 millions d’années. Appelé endosymbiose primaire, le phénomène se produit lorsqu’un organisme en engloutit un autre pour faire de celui-ci un organite, à l’instar des mitochondries et des chloroplastes. Il s’agit du troisième cas recensé d’endosymbiose. Il pourrait ouvrir la voie à une production plus durable d’azote pour l’agriculture.

Au cours des 4 milliards d’années de vie sur Terre, seulement deux cas d’endosymbiose primaire étaient connus jusqu’ici. La première s’est produite il y a 2,2 milliards d’années, lorsqu’une archée a absorbé une bactérie pour l’intégrer dans son arsenal métabolique en la convertissant en mitochondrie. Cette étape constitue une phase majeure dans l’évolution de tous les organismes sur Terre, leur permettant notamment d’évoluer vers des formes plus complexes.

(Photo : Des mitochondries dans une cellule.)

La seconde endosymbiose primaire connue s’est produite il y a 1,6 milliard d’années, lorsque des organismes unicellulaires ont absorbé des cyanobactéries capables de convertir la lumière en énergie (photosynthèse). Ces bactéries sont devenues les chloroplastes que les plantes chlorophylliennes utilisent encore à ce jour pour convertir la lumière du Soleil en énergie.

D’un autre côté, on pensait que seules les bactéries pouvaient extraire l’azote atmosphérique et le convertir en une forme utilisable (en ammoniac) pour le métabolisme cellulaire. Les plantes pouvant fixer l’azote (comme les légumineuses) effectuent ce processus en hébergeant ces bactéries au niveau de leurs nodules racinaires.

La découverte de l’équipe du Berkeley Lab bouleverse cette notion avec le premier organite capable de fixer de l’azote et intégré dans une cellule eucaryote (une algue marine). " Il est très rare que des organites résultent de ce genre de choses ( endosymbiose primaire ) ", explique Tyler Coale de l’Université de Californie à Santa Cruz, dans un communiqué du Berkeley Lab. " La première fois que cela s’est produit à notre connaissance, cela a donné naissance à toute vie complexe. Tout ce qui est plus compliqué qu’une cellule bactérienne doit son existence à cet événement ", a-t-il déclaré, en faisant référence aux origines des mitochondries. Le nouvel organite, décrit dans deux études publiées dans les revues Cell Press et Science, est baptisé " nitroplaste ".

Un organite à part entière

La découverte de l’organite a nécessité plusieurs décennies de travail. En 1998, les chercheurs ont identifié une courte séquence d’ADN qui semblait provenir d’une cyanobactérie fixatrice d’azote (UCYN-A) abondante dans le Pacifique. D’un autre côté, une autre équipe de l’Université de Kochi (au Japon) a identifié une algue marine (Braarudosphaera bigelowii) qui semblait être l’hôte symbiotique de la bactérie. En effet, l’ADN de cette dernière a été découvert en importante quantité dans les cellules de l’algue.

Alors que les chercheurs considéraient l’UCYN-A comme un simple endosymbiote de l’algue, les deux nouvelles études suggèrent qu’elle a co-évolué avec son hôte de sorte à devenir un organite à part entière. En effet, après plus de 300 expéditions, l’équipe japonaise est parvenue à isoler et cultiver l’algue en laboratoire. Cela a permis de montrer que le rapport de taille entre les UCYN-A et leurs algues hôtes est similaire d’une espèce à l’autre.

D’autre part, les chercheurs ont utilisé un modèle informatique pour analyser la croissance de la cellule hôte et de la bactérie par le biais des échanges de nutriments. Ils ont constaté que leurs métabolismes sont parfaitement synchronisés, ce qui leur permettrait de coordonner leur croissance. " C’est exactement ce qui se passe avec les organites ", explique Jonathan Zehr, de l’Université de Californie à Santa Cruz et coauteur des deux études. " Si vous regardez les mitochondries et le chloroplaste, c’est la même chose : ils évoluent avec la cellule ", ajoute-t-il.

Les experts ont également montré que la bactérie UCYN-A repose sur sa cellule hôte pour sa réplication protéique et sa multiplication. Pour ce faire, ils ont utilisé une technique d’imagerie à rayons X et une tomographie permettant d’observer les processus cellulaires en temps réel. " Nous avons montré grâce à l’imagerie à rayons X que le processus de réplication et de division de l’hôte algal et de l’endosymbiote est synchronisé ", indique Carolyn Larabell, du Berkeley Lab.

(Illustrations montrant les algues à différents stades de division cellulaire. UCYN-A, l’entité fixatrice d’azote désormais considérée comme un organite, est visible en cyan ; le noyau des algues est représenté en bleu, les mitochondries en vert et les chloroplastes en violet.)

Une quantification des protéines des deux organismes a aussi été réalisée. Il a été constaté qu’environ la moitié des protéines de l’UCYN-A est synthétisée par sa cellule hôte, qui les marque avec une séquence protéinique spécifique. Ce marquage permet ensuite à la cellule de les envoyer au nitroplaste, qui les importe et les utilise pour son propre métabolisme. " C’est l’une des caractéristiques de quelque chose qui passe d’un endosymbionte à un organite ", explique Zehr. " Ils commencent à éjecter des morceaux d’ADN, et leurs génomes deviennent de plus en plus petits, et ils commencent à dépendre de la cellule mère pour que ces produits génétiques soient transportés dans la cellule ".

Un potentiel pour une production d’azote plus durable

Les chercheurs estiment que les nitroplastes ont évolué il y a environ 100 millions d’années. Comme l’UCYN-A est présente dans presque tous les océans du monde, elle est probablement impliquée dans le cycle de l’azote atmosphérique. Cette découverte pourrait avoir d’importantes implications pour l’agriculture, le procédé industriel utilisé actuellement pour convertir l’azote atmosphérique en ammoniac (procédé Haber-Bosch) étant très énergivore. Ce dernier permet notamment d’assurer 50 % de la production alimentaire mondiale et est responsable d’environ 1,4 % des émissions carbone.

Toutefois, de nombreuses questions restent sans réponse concernant le nitroplaste et son hôte algal. En prochaine étape, les chercheurs prévoient ainsi de déterminer s’il est présent dans d’autres cellules ainsi que les effets que cela pourrait avoir. Cela pourrait permettre d’intégrer directement la fixation de l’azote dans les plantes de sorte à améliorer les récoltes. 



 

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Valisoa Rasolofo & J. Paiano·19 avril 2024

[ symbiogénétique ]

multinationales

Les GAFAM et les NATU, nouveaux maîtres du monde de l’économie numérique ?

Encore des néo-acronymes anglo-saxons au menu aujourd’hui ! Levons le suspens tout de suite. GAFAM regroupe les initiales de Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft et NATU ceux de Netflix, Air BNB, Telsa et Uber. En gros les dix plus grandes sociétés américaines de l’économie numérique. Deux acronymes pour une valorisation boursière comparable, tenez vous bien, au budget annuel de la France et un chiffre d’affaire annuel supérieur à celui du Danemark avec "seulement" 300 000 employés. Une sacré efficacité économique par employé, une croissance annuelle supérieur à celle de la Chine et surtout, une position dominante sur le marché qui commence à faire réfléchir.

Ces mastodontes de l’économie numérique représenteraient à eux seuls, près de 60% de nos usages numériques quotidiens. A l’heure où la France commence à prendre sérieusement conscience des enjeux de l’économie numérique, ces géants numériques ont une sacré longueur d’avance dans cette nouvelle révolution industrielle. Est-il trop tard ? Sans doute. Mais la France et l’Europe n’ont pas dit leur dernier mot.

- Qui sont vraiment ces GAFAM et NATU ? Je ne vais pas présenter tout le monde mais pour faire vite, disons qu’ils se partagent les grandes fonctions de l’économie numérique. Cette dernière qui était censée prolonger numériquement l’économie traditionnelle commence en réalité en train de la vampiriser sérieusement. Ce qu’on a appelé l’ubérisation de l’économie en référence à la société américaine Uber qui détruit progressivement le modèle de fonctionnement des taxis pour s’approprier d’énormes parts de marché. Google est un peu la matrice du système car il touche à tout : il fournit gratuitement à chacun la boîte à outils pour naviguer dans les mondes numériques et se finance en revendant les précieuses données qu’il récolte. Apple vend une partie du matériel nécessaire pour évoluer dans ce monde numérique, mais également de la musique et des films dont il a révolutionné la distribution. Facebook est le réseau social mondial qui permet à chacun de suivre la vie et les activités des autres.

Notons qu’avec Google, Facebook est devenu une régie publicitaire mondiale qui permet de cibler de façon chirurgicale des publicités avec une audience potentielle qui se chiffre en milliard d’individus. Amazon est en passe de devenir le distributeur mondial de l’économie numérique, menaçant des géants comme Wall Mart aux Etats Unis et peut-être Carrefour ou Auchan demain. - Et les nouveaux venus ? Netflix ? Air BNB ? Telsa ? Uber ? Netflix est la plus grosse plateforme de diffusion de films et séries. Il est également producteur et en ligne va sans doute faire exploser le modèle de la télévision. Air BNB est en train d’appliquer la même punition au secteur hôtelier en permettant à chacun de louer une chambre ou une maison d’un simple clic. Ou presque. Tesla révolutionne l’énergie avec la production de voiture et de batteries électriques d’une nouvelle génération et possède aussi SpaceX, un lanceur de fusée. Quand à Uber, il révolutionne la mobilité avec les taxis. Mais pas que…

Cela sous-entend que ces acteurs ne se cantonnent pas à leur "coeur de métier" comme on dit ? Tout à fait. Ils sont si puissant financièrement qu’ils investissent dans de très nombreux domaines. N’oublions pas que Youtube qui diffuse 4 milliard de vidéos par jour appartient à Google et que Facebook en revendique près de 3 milliards chaque jour. Les audiences des plus grandes chaines de télé se comptent plutôt en millions. Amazon est connu pour être une librairie en ligne mais vend aujourd’hui presque tout sur sa plateforme, même de la micro main d’oeuvre avec sa plateforme Mechanical Turk. Google investit dans presque tout, de la médecine prédictive aux satellites, en passant par les lunettes connectées et les voitures (Google car). Et quand les chauffeurs taxis s’excitent sur Uber pop, on oublie qu’Uber s’occupe aussi de la location de voitures et de la livraison de colis. Selon le cabinet d’études FaberNovel, les Gafam se positionnent directement ou non sur les 7 industries clefs de la transformation numérique : les télécoms et l’IT, la santé, la distribution, les énergies, les média et le divertissement, la finance ainsi que le voyage et les loisirs.

Cette concentration de pouvoir technologique et financier n’est-elle pas un risque pour l’économie ? On n’est pas loin en effet de situations de trusts, de monopoles voir de cartels. Ces géants disposent de nombreux atouts. Ils ont des réserves de cash gigantesques, ils ont une vision à 360 degrés de ce qui se passe aujourd’hui dans l’innovation, ils attirent les plus grands talents et se positionnent sur les nouveaux marchés issus de la transformation numérique comme l’internet des objets, la robotique, voitures, les drones…. Ils diversifient leurs activités et deviennent des prédateurs redoutables de l’économie traditionnelle.

Quelques chiffres donnent le vertige. Google contrôle 90 % de la recherche dans le monde. Apple 45 % du trafic Web issu des smartphones. Facebook 75 % des pages vues sur les réseaux sociaux aux Etats-Unis. Et si demain une pépite émerge, il est presqu’assuré que cette dernière tombera dans l’escarcelle d’un de ces géants. - Que peuvent faire les autres pays ? Il y a toujours 2 types d’attitudes devant un tel défi. Attaquer ou défendre. Ou les deux. Et sur plusieurs terrains. L’innovation et la recherche bien sûr, en essayant d’inventer non seulement des concurrents à ces mastodontes, mais aussi en explorant d’autres domaines prometteurs. L’Europe pré-technocratique avait réussi à faire des Airbus et des fusées Ariane. Elle hébergent encore de grands leaders industriels de la santé, du commerce et de la distribution. Mais ses modèles datent du 20ème siècle et clairement, le virage du numérique n’a pas été pris à temps. Inventeur du Minitel dans les années 80, la France aurait pu prendre une avance stratégique dans ce domaine mais cela aurait sans doute du se jouer au niveau européen.

Contrairement à la Chine (avec Baidu et Alibaba) ou à la Russie (Yandex, Rutube), l’Europe n’a malheureusement rien lancé de significatif dans ce domaine. - Justement n’est-ce pas au niveau continental que des leviers existent ? Certainement. S’il est difficile de mettre en place des consortium numériques à l’échelle européenne, par exemple pour concurrencer les GAFAM dans leurs fonctions stratégiques, des leviers législatifs, juridiques et fiscaux sont en revanche déjà utilisés pour attaquer les géants américains qui sont rarement respectueux des règles locales. Amazon, qui concentrait ses revenus au Luxembourg va devoir payer des impôts dans chaque pays dans lequel il évolue. Google a été condamné pour avoir favorisé ses propres services de shopping a du se plier aux exigences de la CNIL française pour mettre en place un droit à l’oubli. Mais cela sonne comme des gouttes d’eau dans l’océan et surtout cela concerne essentiellement des mesures défensives, comme si la bataille était déjà perdue. Internet,

Auteur: Internet

Info: http://www.econum.fr/gafa, 20 septembre 2015

[ transnationales ] [ puissance ] [ domination ] [ pouvoirs comprador ]

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

[ briques du vivant ] [ texte-image ] [ modélisation mobiles ] [ nano mécanismes du vivant ]