Google a présenté une suite de compétences en chémoinformatique pour sa plateforme Antigravity, conçue pour aider les chimistes à exploiter des données moléculaires et à mener des processus de découverte de médicaments. Ces compétences visent à réduire le temps consacré à rapprocher des informations chimiques dispersées dans des articles, des brevets et des catalogues de fournisseurs, où un même composé peut apparaître sous différents formats.
Le système répartit les tâches entre un modèle de langage, qui coordonne les flux de travail, parcourt les bases de données et applique un raisonnement scientifique, et des logiciels chimiques déterministes, qui effectuent les calculs moléculaires. Google indique que ces compétences utilisent RDKit, une boîte à outils open source de chémoinformatique, et se connectent à des ressources sélectionnées, notamment ChEMBL et PubChem.
L’annonce comprend un exemple technique consacré à la rigidification moléculaire, une stratégie de chimie médicinale susceptible d’améliorer la puissance d’un candidat médicament. Les molécules qui possèdent des liaisons rotatives peuvent adopter de nombreuses formes ; ajouter une liaison afin de limiter leurs mouvements peut leur permettre plus facilement de conserver la forme nécessaire pour se lier à une cible.
Google illustre cette approche avec le crizotinib et le lorlatinib. Le crizotinib possède cinq liaisons rotatives principales, tandis que le lorlatinib, un inhibiteur apparenté de la tyrosine kinase de troisième génération, est cyclisé à l’une de ses extrémités, ce qui ramène à zéro son nombre effectif de liaisons rotatives. L’article présente cette modification comme un exemple de rigidification et de son potentiel d’amélioration de la puissance.
Sources: Google DeepMind Blog.