Le prix Nobel de Chimie 2024 a été attribué pour moitié à Demis Hassabis et John Jumper (Google DeepMind) pour leurs travaux sur la prédiction de la structure des protéines, et pour l'autre moitié à David Baker (Université de Washington) pour la conception computationnelle de protéines.
Source : nobelprize.org
En clair
Une protéine est une longue chaîne d'acides aminés qui se replie en une forme tridimensionnelle complexe, et c'est cette forme repliée qui commande la façon dont elle agit dans la cellule. Deviner cette forme à partir de la seule séquence d'acides aminés est resté un problème ouvert pendant une cinquantaine d'années. AlphaFold 2, le modèle d'intelligence artificielle introduit par l'équipe de DeepMind en 2020, a fait tomber ce verrou : la base de données associée a pu indexer les structures de plus de 200 millions de protéines, soit l'immense majorité de celles que la science a répertoriées sur Terre. Le Nobel de Chimie 2024 distingue cette prédiction d'un côté et, de l'autre, l'opération inverse — concevoir de nouvelles protéines par le calcul — portée par David Baker.
Le prix et ses lauréats
| Paramètre | Valeur |
|---|---|
| Distinction | Prix Nobel de Chimie 2024 |
| Première moitié | Demis Hassabis et John Jumper (Google DeepMind) |
| Travaux distingués | Prédiction de la structure des protéines |
| Seconde moitié | David Baker (Université de Washington) |
| Travaux distingués | Conception computationnelle de protéines |
| Modèle en cause | AlphaFold 2, introduit par l'équipe de DeepMind en 2020 |
| Problème résolu | Prédire la structure tridimensionnelle d'une protéine à partir de sa séquence d'acides aminés |
| Ancienneté du verrou | environ 50 ans |
| Couverture de la base associée | plus de 200 millions de structures de protéines |
Explication technique
1. De la séquence à la forme — Une protéine est spécifiée par sa séquence d'acides aminés, mais c'est sa structure tridimensionnelle complexe qui intéresse le biologiste. Passer par le calcul de la première à la seconde est le problème biologique fondamental resté ouvert pendant cinquante ans, et c'est celui qu'AlphaFold 2 a résolu.
2. Une base à l'échelle du vivant répertorié — La percée ne s'est pas arrêtée à quelques protéines de démonstration : la base de données associée au modèle indexe plus de 200 millions de structures, couvrant l'immense majorité des protéines répertoriées sur Terre par la science.
3. L'autre moitié du prix, le problème inverse — Là où la prédiction va de la séquence vers la forme, la conception computationnelle de protéines récompensée chez David Baker part de l'objectif visé pour remonter vers une protéine à construire. Le prix 2024 réunit les deux directions.
Ce que la percée débloque
| Domaine | Ce que les modèles permettent |
|---|---|
| Recherche pharmacologique | accélération drastique des travaux |
| Vaccins | développement de nouveaux vaccins |
| Ingénierie enzymatique | enzymes capables de dégrader le plastique |
| Biologie cellulaire et virologie | compréhension fine des mécanismes cellulaires et viraux |
Chaîne causale
Prédire la structure d'une protéine, problème biologique fondamental laissé ouvert pendant une cinquantaine d'années → développement d'un modèle d'intelligence artificielle par l'équipe de DeepMind → AlphaFold 2, introduit en 2020, prédit la structure tridimensionnelle à partir de la seule séquence d'acides aminés → indexation de plus de 200 millions de structures dans la base de données associée → accélération de la recherche pharmacologique, des vaccins, de l'ingénierie d'enzymes et de l'étude des mécanismes cellulaires et viraux → prix Nobel de Chimie 2024, partagé avec la conception computationnelle de protéines de David Baker.
Sources
Références vérifiées lors de l'audit factuel d'août 2026 : ce sont les pages
contre lesquelles les affirmations de ce bulletin ont été confrontées.