L'intelligence artificielle (IA) est un domaine vaste qui inclut de nombreux sous-types, allant des applications capables d’écrire de la poésie aux algorithmes qui détectent des motifs facilement ignorés par les humains. Récemment, la modélisation par IA a joué un rôle important dans l’avancement d’une étude sur la maladie d’Alzheimer. Des chercheurs de l’Université de Californie à San Diego (UC San Diego) ont utilisé l’IA pour découvrir qu’un gène souvent identifié comme un marqueur de la maladie d’Alzheimer pourrait également être un facteur causal. Cette découverte souligne un défi majeur dans la recherche sur Alzheimer : différencier les modifications causées par la malade de celles qui la déclenchent réellement. L’étude s’est concentrée sur une enzyme appelée phosphoglycérate déshydrogénase (PHGDH) et le gène qui la codifie. Des recherches antérieures de l’équipe avaient montré que ce gène tend à être plus actif chez les personnes dont l’Alzheimer progresse rapidement. Cependant, le mécanisme derrière cette connexion restait flou. En utilisant l’IA, les chercheurs ont modélisé la structure tridimensionnelle de l’enzyme PHGDH avec plus de précision, révélant une fonction auparavant inconnue : elle semblerait activer ou désactiver certains autres gènes. Des investigations supplémentaires ont montré que PHGDH interagit avec deux gènes situés dans les astrocytes — des cellules cérébrales impliquées dans le soutien des neurones — de manière à perturber la capacité du cerveau à gérer l’inflammation et à éliminer les déchets. Les chercheurs pensent que cette interaction pourrait représenter un point de basculement critique qui initie Alzheimer, expliquant le lien entre PHGDH et la maladie. « Cette découverte nécessitait vraiment une IA de pointe pour déterminer précisément la structure 3D de l’enzyme », souligne Sheng Zhong, bio-ingénieur à UC San Diego. Par la suite, l’équipe a cherché à développer des méthodes pour inhiber partiellement PHGDH. L’idéal serait qu’un médicament bloque l’activité de régulation génétique de PHGDH dans les astrocytes, tout en conservant ses fonctions enzymatiques essentielles. Ils ont identifié une molécule nommée NCT-503 répondant à ces critères.

L’IA a été à nouveau utilisée pour analyser la structure de NCT-503 et ses interactions avec PHGDH. Il semble que NCT-503 se lie à une poche spécifique de l’enzyme, empêchant ses actions de modification génétique non autorisées. Bien qu’il faudra beaucoup de temps avant qu’un médicament pour Alzheimer puisse être développé à partir de cette découverte, premières recherches montrent que des traitements issus de NCT-503 peuvent réguler efficacement l’activité de PHGDH dans des modèles murins de la maladie. Les souris traitées avec cette molécule ont montré une amélioration des performances dans des tests de mémoire et d’anxiété. « Désormais, il existe un candidat thérapeutique avec une efficacité démontrée qui offre des perspectives pour un développement clinique futur », explique Zhong. « Il pourrait exister de nouvelles classes entières de petites molécules exploitables pour de futurs traitements. » Il est également important de noter que NCT-503 peut traverser la barrière hémato-encéphalique pour atteindre les neurones et leurs cellules associées, renforçant le potentiel de cette recherche. Des médicaments à base de NCT-503 pourraient aussi être administrés par voie orale. Alors que déchiffrer la complexité de la maladie d’Alzheimer — incluant ses divers facteurs contributifs, des défis environnementaux à la génétique héréditaire — demeure un processus lent, chaque nouvelle étude nous rapproche de traitements efficaces et d’une meilleure gestion de la maladie. « Malheureusement, les options thérapeutiques pour la maladie d’Alzheimer restent très limitées », souligne Zhong. « Actuellement, les réponses au traitement sont loin d’être optimales. »