Une équipe dirigée par Joseph Brown, professeur adjoint à la faculté de pharmacie Leslie Dan de l’université de Toronto, développe OpenPep, une base de données en libre accès et un modèle d’intelligence artificielle pour repérer les peptides à potentiel thérapeutique. Le projet reçoit 2,3 millions de dollars américains du Google.org Impact Challenge : AI for Science.
Les peptides sont de courtes chaînes d’acides aminés et représentent déjà 8 % des nouveaux médicaments autorisés, mais leur découverte reste lente car les données sont dispersées entre laboratoires. L’équipe produira jusqu’à 500 protéines liées à des maladies, testera de vastes bibliothèques de peptides contre elles et utilisera les résultats pour entraîner l’IA à prédire de nouvelles liaisons.
Des chercheurs d’hôpitaux et d’instituts pourront proposer des protéines cibles, en particulier pour les maladies pédiatriques et rares, le cancer, les maladies neurodégénératives et cardiovasculaires. La base restera ouverte pour que d’autres scientifiques puissent l’utiliser et l’améliorer.
