L’analyse des spectres de résonance magnétique nucléaire (RMN) est un processus complexe et chronophage, essentiel pour la détermination de structures moléculaires.   Une récente avancée dans l’application de l’intelligence artificielle (IA) à ce domaine promet de transformer radicalement cette pratique.

Une nouvelle approche basée sur l’IA

Des chercheurs ont développé une méthode innovante utilisant l’apprentissage profond pour résoudre les spectres RMN. Cette approche, nommée ARTINA (Artificial Intelligence-based Resonance assignment and sTructure elucidatIoN Algorithm), combine plusieurs réseaux de neurones pour analyser les données RMN de manière plus rapide et précise que les méthodes traditionnelles.

Fonctionnement d’ARTINA

Le système ARTINA opère en plusieurs étapes :

1. Analyse des pics : Un premier réseau neuronal identifie et caractérise les pics dans les spectres RMN.
2. Attribution des résonances : Un second réseau attribue ces pics aux atomes correspondants dans la molécule.
3. Prédiction de structure : Un troisième réseau utilise ces informations pour prédire la structure tridimensionnelle de la molécule
   

Avantages et implications
Cette approche présente plusieurs avantages significatifs :

Rapidité : ARTINA peut analyser des spectres en quelques minutes, contre plusieurs heures ou jours pour les méthodes manuelles.
Précision : Les tests montrent une précision comparable, voire supérieure, aux méthodes traditionnelles.
Accessibilité : Cette technologie pourrait démocratiser l’analyse RMN, la rendant accessible à un plus grand nombre de chercheurs.

Perspectives futures

L’intégration de l’IA dans l’analyse RMN ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche en chimie et en biologie structurale. Elle pourrait accélérer la découverte de médicaments, l’étude des protéines et la compréhension des mécanismes moléculaires complexes.

Bien que prometteuse, cette technologie nécessite encore des validations et des améliorations avant une adoption généralisée. Néanmoins, elle représente une avancée majeure dans le domaine de la spectroscopie RMN et illustre le potentiel transformateur de l’IA dans les sciences analytiques.

Des talents rares, un défi complexe

Les technologies IA-RMN requièrent des experts à la croisée de plusieurs disciplines :

• Une maîtrise avancée de la chimie analytique et de la RMN.
• Des compétences en intelligence artificielle, incluant le développement et l’optimisation d’algorithmes d’apprentissage profond.
• Une capacité à collaborer dans des équipes multidisciplinaires, mêlant scientifiques, data scientists et développeurs.

Trouver ce profil hybride est un exercice délicat. Ces experts sont peu nombreux, très sollicités, et souvent discrets sur les plateformes classiques. Leur identification et leur engagement nécessitent une approche à la fois ciblée et humaine.

Antenor : Partenaire de votre innovation

Les technologies IA-RMN symbolisent une nouvelle ère pour les biotechnologies. Mais même les outils les plus avancés restent inutilisables sans les femmes et les hommes qui savent les maîtriser. C’est pourquoi chez Antenor, nous voyons chaque recrutement comme une mission stratégique.

La quête des talents rares est une aventure complexe, mais essentielle. Grâce à notre double expertise, à la fois en ressources humaines et scientifiques, nos réseaux et notre passion, nous vous aidons à bâtir les équipes qui repoussent les frontières de la science et de la technologie.

Réf : Shukla, V. K., Heller, G. T., & Hansen, D. F. (2023). Biomolecular NMR spectroscopy in the era of artificial intelligence. Structure, 31(11), 1360-1374.

Écrit par Sana DERMOUCHE et Riyad BRIKI