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Actualité

Apple révolutionne la prédiction de structure des protéines avec SimpleFold

Léon GalarneauBy Léon Galarneau24 septembre 2025Aucun commentaire2 Mins Read
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Photo :

Les travaux de DeepMind avec AlphaFold ont été rien de moins qu’un miracle, mais ils sont coûteux en termes de calculs. Conscient de cette limitation, les chercheurs d’Apple ont entrepris de développer SimpleFold, une alternative qui utilise l’intelligence artificielle pour prédire la structure 3D des protéines, et ce, avec une grande promesse.

Pour ceux qui ne connaissent pas AlphaFold, ce modèle innovant permet de prévoir la structure tridimensionnelle d’une protéine à partir de la séquence de ses acides aminés, ce qui est particulièrement précieux pour concevoir des médicaments plus efficaces.

Avant ces avancées, la tâche de prédire la structure atomique d’une protéine pouvait prendre des mois, voire des années. Grâce à AlphaFold et à d’autres modèles de pointe, ce processus peut se réduire à quelques heures, parfois même minutes.

La nouveauté Apple avec SimpleFold

D’après leurs propos, les chercheurs d’Apple ont choisi de se démarquer des méthodes traditionnelles qui s’appuient sur des alignements de séquences multiples (MSA) et autres mises à jour triangulaires.

Dans leur modèle SimpleFold, ils misent sur des modèles d’appariement de flux, qui ont démontré leur popularité dans la génération d’images à partir de texte. Cette approche permet de réduire considérablement le coût en ressources de calcul.

Les chercheurs ont testé SimpleFold avec différents degrés de complexité, jusqu’à 3 milliards de paramètres, en se référant à des benchmarks renommés tels que CAMEO22 et CASP14.

Les résultats sont prometteurs :

« Malgré sa simplicité, SimpleFold atteint des performances compétitives par rapport à des modèles existants. »

« En particulier, SimpleFold réalise plus de 90% des performances d’ESMFold sur CAMEO22. »

Les améliorations suivent également l’échelle du modèle, suggérant que des modèles plus grands offrent des performances supérieures, surtout sur les benchmarks les plus exigeants.

Les chercheurs concluent que SimpleFold n’est qu’un premier pas et espèrent qu’il incitera d’autres à créer des modèles de protéines plus efficaces et puissants.

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Léon Galarneau

Rédacteur occasionnel sur AppSystem, je cultive une réelle passion pour les mangas, le tennis et l'univers Apple.

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