MassiveFold – l’outil pour révéler le plein potentiel d’AlphaFold
La biologie structurale a franchi un cap avec AlphaFold, l’outil de prédiction des structures protéiques développé par DeepMind, pour lequel Demis Hassabis et John Jumper ont reçu le prix Nobel de Chimie en 2024. D’abord conçu pour la prédiction de structures de protéines individuelles, AlphaFold a été étendu à l’étude des assemblages protéiques, mais ces prédictions nécessitent un échantillonnage massif, jusqu’ici limité par des coûts élevés en calcul et stockage. MassiveFold, une version optimisée d’AlphaFold, permet de lever ces freins en offrant des capacités d’échantillonnage avancées. Développé avec l’appui de l’IFB et en collaboration avec divers centres de calcul, MassiveFold ouvre de nouvelles perspectives pour la modélisation des structures protéiques. Pour en savoir plus, consultez l'article publié dans Nature Computational Science.
