Celui-ci va alors prédire la plus proche structure permettant à cet assemblage d'acides aminés de ressembler à une protéine . Les scientifiques ont constaté que , lors de la fabrication de ces protéines en laboratoire , plus de 1 / 5 d'entre elles correspondaient à la structure prédite par le logiciel . Les scientifiques ont découvert que le logiciel pouvait aussi prédire et modéliser les assemblages de plusieurs protéines en interaction . Ils ont donc décidé de l'utiliser pour créer des protéines . Celles-ci pourraient s'assembler automatiquement pour former des nanoparticules de différentes formes et de différentes tailles . Malheureusement lorsqu'ils ont décidé de passer à la pratique et de créer ces molécules dans leur laboratoire , les molécules synthétisées ne s'assemblaient pas du tout . Lire aussi : Deep learning Pour remédier à ce problème de conformation , les scientifiques ont utilisé un nouvel outil d'apprentissage appelé ProteinMPNN capable de corriger les problèmes de repliement des protéines créées par AlphaFold en modifiant les séquences . Grâce à ce nouvel outil , ils ont réussi à créer des nanoparticules de protéines aux symétries complexes . Ces outils d'apprentissage profond sont une révolution dans le domaine de l'ingénierie des protéines , une discipline relativement jeune . Les dernières évolutions permettent de concevoir une protéine à l'aide des logiciels dédiés et de lancer la conception immédiatement avec un taux de réussite de 10 % . En combinant plusieurs réseaux neuronaux comme AlphaFold et ProteinMPNN , il est possible d'augmenter ce taux . Il existe actuellement de nombreux outils de conception des protéines par l'intelligence artificielle . Parmi eux , un grand nombre s'attaque au problème du repliement des protéines comme le logiciel proteinMPNN . Cependant , face à ce grand nombre d'outils , il n'est pas toujours facile de trouver le bon outil . La société DeepMind de Google s'est lancée l'année dernière dans la recherche sur les médicaments en créant la société Isomorphic Labs à Londres . Son but est d'appliquer les outils de l'intelligence artificielle comme AlphaFold à la découverte de nouveaux médicaments .