La conception d'anticorps dirigés par l'IA cible rapidement la nouvelle souche de grippe H5N1, ce qui accélère le développement d'antiviraux. AI-driven antibody design rapidly targets new H5N1 flu strain, speeding up antiviral development.

Selon une étude menée par Vanderbilt publiée dans Cell le 4 novembre 2025, les modèles de langage protéique à puissance d'IA accélèrent la création d'anticorps antiviraux. AI-powered protein language models are speeding up the creation of antiviral antibodies, according to a Vanderbilt-led study published in Cell on November 4, 2025. À l'aide d'un modèle appelé MAGE, les chercheurs ont conçu des anticorps humains ciblant les protéines virales de surface sans s'appuyer sur des modèles existants, neutralisant ainsi une souche H5N1 jusqu'alors invisible. Using a model called MAGE, researchers designed human antibodies targeting viral surface proteins without relying on existing templates, successfully neutralizing a previously unseen H5N1 strain. Cette approche, qui permet de prédire les interactions anticorps-virus, pourrait considérablement raccourcir le temps de développement des traitements contre les menaces émergentes comme la grippe aviaire et le VRS. This approach, which leverages AI to predict antibody-virus interactions, could drastically shorten development time for treatments against emerging threats like avian flu and RSV. Les travaux complémentaires de l'Université de Washington ont introduit RFantibody, un outil d'IA open-source utilisant des modèles de diffusion pour concevoir des liants d'anticorps stables, tandis que MIT-S BoltzGen offre une autre méthode d'IA pour cibler des molécules auparavant non droguées. Complementary work from the University of Washington introduced RFantibody, an open-source AI tool using diffusion models to design stable antibody binders, while MIT’s BoltzGen offers another AI-driven method for targeting previously undruggable molecules. Ces progrès, appuyés par les NIH et l'ARPA-H, mettent en évidence une tendance croissante dans la recherche universitaire où les outils d'IA open source accélèrent la découverte de médicaments et élargissent les applications potentielles dans les maladies infectieuses, le cancer et les troubles auto-immuns. These advances, supported by NIH and ARPA-H, highlight a growing trend in academic research where open-source AI tools are accelerating drug discovery and expanding potential applications in infectious diseases, cancer, and autoimmune disorders.