Déchiffrer les secrets de la composition des anticorps avec l’IA

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Au cours de cette étude unique, les scientifiques ont voulu comprendre si l’intelligence artificielle pouvait être utilisée pour prédire comment les composants internes des anticorps sont assemblés dans l’organisme. Les anticorps, constitués de chaînes protéiques « lourdes » et « légères », sont produits par les cellules B du système immunitaire et protègent contre les virus et les bactéries. Franca Fraternali, professeur de biologie computationnelle intégrative à l'University College London,…

Déchiffrer les secrets de la composition des anticorps avec l’IA

Au cours de cette étude unique, les scientifiques ont voulu comprendre si l’intelligence artificielle pouvait être utilisée pour prédire comment les composants internes des anticorps sont assemblés dans l’organisme. Les anticorps, constitués de chaînes protéiques « lourdes » et « légères », sont produits par les cellules B du système immunitaire et protègent contre les virus et les bactéries.

Franca Fraternali, professeur de biologie computationnelle intégrative à l'University College de Londres, a déclaré :

"Jusqu'à présent, on supposait généralement que l'appariement des chaînes lourdes et légères au sein des anticorps se produisait de manière aléatoire. Avec Immunomatch, nous montrons pour la première fois que cet arrangement est en fait très spécifique. Comprendre ces règles d'appariement est crucial pour prédire la stabilité et les performances des anticorps et ouvre la porte au développement rationnel de traitements plus efficaces."

Pour en savoir plus, les scientifiques ont développé ImmunoMatch, basé sur un modèle de langage spécifique aux anticorps appliqué aux séquences d’anticorps à chaînes lourdes et légères collectées auprès de millions de cellules B humaines individuelles. Le modèle d’IA a pu identifier et prédire les appariements de chaînes, donnant aux scientifiques un aperçu inestimable de la façon dont les anticorps se combinent.

L’équipe a également montré qu’ImmunoMatch peut analyser avec précision les séquences d’anticorps provenant de cellules immunitaires qui répondent activement à la maladie, notamment celles provenant de cancers hématologiques et de cellules B dans des tumeurs solides. Ces découvertes pourraient accélérer la conception rationnelle de nouveaux anticorps thérapeutiques.

Le professeur Deborah Dunn-Walters, professeur d'immunologie à l'Université de Surrey, a déclaré :

« L’utilisation de l’IA nous a permis de découvrir que les combinaisons de chaînes « lourdes » et « légères » ne sont pas aussi aléatoires qu’on le pensait auparavant.

« Ces informations nous permettent d’apprendre les règles dérivées de la nature qui régissent la manière dont les protéines sont combinées pour former des anticorps fonctionnels. »

"Les anticorps constituent la plus grande classe de traitements modernes. Environ un quart de tous les traitements nouvellement approuvés sont des anticorps monoclonaux. Par conséquent, comprendre comment les anticorps sont produits est crucial pour leur conception efficace."

Cette étude a été publiée dans Nature Methods.


Sources :

Journal reference:

Guo, D.,et autres. (2025). ImmunoMatch apprend et prédit l'appariement apparenté des chaînes d'immunoglobulines lourdes et légères. Méthodes naturelles. est ce que je: 10.1038/s41592-025-02913-x.  https://www.nature.com/articles/s41592-025-02913-x