Publié le 15 décembre 2025 14:19:00. Des chercheurs de l’Université de l’État de Washington ont identifié un point faible dans la capacité du virus de l’herpès à infecter les cellules, une avancée qui pourrait ouvrir la voie à de nouveaux traitements antiviraux. Leur approche innovante combine intelligence artificielle et simulations moléculaires pour bloquer l’entrée du virus dans les cellules.
- L’équipe a réussi à moduler une protéine virale essentielle, la glycoprotéine B, empêchant ainsi le virus de fusionner avec les cellules et de provoquer des maladies.
- L’intelligence artificielle et les simulations à l’échelle moléculaire ont permis d’identifier un acide aminé clé responsable de l’infection.
- La mutation de cet acide aminé a bloqué significativement la capacité du virus de l’herpès à pénétrer dans les cellules en laboratoire.
Cette découverte, publiée dans la revue À l’échelle nanométrique, représente une étape importante dans la compréhension des mécanismes d’infection virale. Les virus, explique Jin Liu, professeur à l’École de génie mécanique et des matériaux de l’Université de l’État de Washington et auteur principal de l’étude, sont des organismes particulièrement ingénieux.
« L’ensemble du processus d’invasion des cellules est très complexe et il y a de nombreuses interactions. Toutes les interactions ne sont pas aussi importantes – la plupart d’entre elles ne sont peut-être que du bruit de fond, mais il existe certaines interactions critiques. »
Jin Liu, professeur à l’École de génie mécanique et des matériaux
Les chercheurs se sont concentrés sur une protéine de « fusion » utilisée par les virus de l’herpès pour pénétrer dans les cellules et provoquer diverses maladies. La complexité de cette protéine, et le manque de compréhension de son fonctionnement précis, ont longtemps freiné le développement de vaccins efficaces contre ces virus courants. Pour surmonter cet obstacle, l’équipe a utilisé des outils de pointe en informatique et en apprentissage automatique.
Prashanta Dutta et Jin Liu ont développé un algorithme capable d’analyser des milliers d’interactions potentielles entre les acides aminés, les éléments constitutifs des protéines. Ils ont ensuite mis au point une méthode d’apprentissage automatique pour distinguer les interactions les plus significatives. Cette approche a permis d’identifier un acide aminé spécifique jouant un rôle crucial dans l’infection. En collaboration avec Anthony Nicola, du Département de microbiologie et pathologie vétérinaires, les chercheurs ont ensuite introduit une mutation dans cet acide aminé. Les résultats ont été probants : la fusion du virus avec les cellules a été significativement bloquée.
« Il ne s’agissait que d’une seule interaction parmi des milliers d’interactions. Si nous ne faisions pas de simulation et faisions ce travail par essais et erreurs, cela aurait pu prendre des années pour le trouver. La combinaison du travail informatique théorique et des expériences est très efficace et peut accélérer la découverte de ces interactions biologiques importantes. »
Jin Liu, professeur à l’École de génie mécanique et des matériaux
Les simulations et l’apprentissage automatique se sont avérés indispensables pour accélérer la recherche, car tester chaque interaction individuellement aurait pris des mois. L’équipe, composée également des doctorants Ryan Odstrcil, Albina Makio et McKenna Hull, prévoit désormais d’approfondir ses investigations pour comprendre comment cette petite interaction affecte la structure globale de la protéine.
« Il y a un écart entre ce que voient les expérimentateurs et ce que nous pouvons voir dans la simulation. La prochaine étape consiste à déterminer comment cette petite interaction affecte le changement structurel à plus grande échelle. C’est également un très grand défi pour nous. »
Jin Liu, professeur à l’École de génie mécanique et des matériaux
Ce travail a été financé par les National Institutes of Health.