Les chercheurs doivent naviguer dans une vaste région de séquences protéiques pour identifier des conceptions d’anticorps optimales. Les méthodes traditionnelles pour y parvenir peuvent nécessiter des tests itératifs de dizaines, voire de centaines de milliers de variantes, ce qui les rend à la fois coûteuses et inefficaces. Cette vitrine de recherche met en lumière une étude récente menée par une équipe de recherche de l’Université de Washington, dirigée par le lauréat du prix Nobel David Baker, qui constitue une étape cruciale vers le développement de produits biologiques évolutifs basés sur l’IA. L’étude a exploité l’intelligence artificielle, des fragments de gènes multiplexés et un logiciel de conception de protéines de novo pour concevoir et valider de manière rationnelle de nouveaux anticorps à domaine de chaîne lourde (VHH) variable contre des cibles pertinentes pour la maladie.