Cette méthode révolutionnaire, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle sans nécessiter des systèmes IA sophistiqués, intègre des données sur les structures et l’évolution des protéines.
Grâce à cette approche, ils parviennent à surmonter les défis des techniques traditionnelles qui sont souvent onéreuses et peu efficaces.
Leur étude, publiée dans la revue Cell, révèle que AICE améliore la précision des prévisions liées aux mutations des acides aminés, atteignant des taux de précision allant jusqu’à 90 % en comparaison avec d’autres méthodes basées sur l’IA.
En exploitant cette méthode, les scientifiques ont réussi à concevoir huit types de protéines aux fonctions diverses, y compris des éditeurs de base destinés à la médecine de précision.
Les données recueillies indiquent que ces nouvelles protéines surpassent les performances des anciennes techniques, offrant des fenêtres d’édition plus concentrées et des niveaux de fidélité accrus.
Ainsi, AICE se positionne comme une approche prometteuse, multifonctionnelle et accessible pour l’ingénierie des protéines, pouvant entraîner des avancées majeures dans ce secteur en facilitant l’adoption de modèles d’intelligence artificielle.
L’article sur ce sujet, intitulé « L’outil d’IA révolutionnaire redéfinit les principes de l’ingénierie des protéines », a été publié pour la première fois sur IA Tech News | Restez informé sur l’avenir de la technologie et de l’IA.
Source: IA Tech news
