Publié le 15 octobre 2025 08h30. L’intelligence artificielle révolutionne la découverte et la conception de peptides, ouvrant la voie à de nouvelles thérapies et applications dans des domaines aussi variés que la médecine, la cosmétique et l’alimentation.
- L’IA accélère la découverte de peptides en explorant un espace chimique immense, impossible à tester expérimentalement par les méthodes traditionnelles.
- Des entreprises comme Nuritas et des universités comme Duke développent des plateformes d’IA capables de prédire et de concevoir des peptides aux propriétés spécifiques.
- Le marché de l’IA dans la découverte de médicaments devrait connaître une croissance significative, atteignant 16,52 milliards de dollars d’ici 2034.
L’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la biotechnologie connaît une nouvelle application prometteuse : la découverte et la conception de peptides. Ces courtes chaînes d’acides aminés, les éléments constitutifs des protéines, jouent un rôle crucial dans de nombreux processus biologiques, de la guérison à la croissance cellulaire, en passant par la formation de protéines essentielles comme le collagène et l’élastine. L’IA permet de dépasser les limites des méthodes traditionnelles, en accélérant l’identification, la conception de novo et l’optimisation de peptides thérapeutiques, mais aussi de peptides destinés à l’alimentation et à la cosmétique.
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas, une société biotechnologique irlandaise spécialisée dans l’utilisation de l’IA pour découvrir des ingrédients peptidiques bioactifs naturels, explique :
« J’appelle les peptides le langage de la vie, car toutes les interactions entre différentes espèces – plantes, humains, bactéries, etc. – se font par interaction peptidique. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
Elle souligne les avantages considérables des peptides par rapport à d’autres types de médicaments, tels que les petites molécules :
« Ils sont très efficaces, extrêmement sûrs, présents dans la nature et peuvent être fabriqués de manière durable. Les peptides interagissent avec des cibles biologiques précises avec une spécificité remarquable, ne s’accumulent pas et ne créent pas de métabolites toxiques comme certaines drogues synthétiques. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
Traditionnellement, la découverte de médicaments peptidiques reposait sur des approches biochimiques et de chimie médicinale, souvent coûteuses en temps, en ressources et en expertise. Le principal défi résidait dans l’exploration d’un espace chimique exponentiellement vaste, rendant impossible le test expérimental de tous les candidats potentiels. L’IA offre une solution en permettant d’accélérer ces processus. La conception de peptides assistée par l’IA implique l’utilisation d’algorithmes capables de générer et d’évaluer un grand nombre de séquences peptidiques en fonction de propriétés souhaitées, telles que l’affinité cible, la sélectivité et la biodisponibilité.
L’approche de Nuritas
Pour illustrer concrètement l’utilisation de l’IA dans la conception de peptides, Nora Khaldi décrit le fonctionnement de la technologie de Nuritas :
« Notre processus de découverte, piloté par l’IA, est assez sophistiqué. Il commence par l’analyse par nos algorithmes d’énormes bases de données de séquences protéiques provenant de diverses sources naturelles. Notre technologie a été entraînée pour reconnaître les schémas qui lient des séquences peptidiques spécifiques à des activités biologiques. Elle prend également en compte simultanément d’autres facteurs, tels que la structure tridimensionnelle du peptide, son interaction avec des cibles biologiques spécifiques, ainsi que sa stabilité et sa biodisponibilité. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
Une fois que l’IA identifie les candidats prometteurs, Nuritas les valide en laboratoire.
« L’avantage de cette approche est que nous sommes guidés par notre IA prédictive, plutôt que par des essais et des erreurs. La découverte traditionnelle pourrait nécessiter le criblage de milliers de composés dans l’espoir d’en trouver un qui fonctionne. Notre AI Magnifier réduit considérablement le champ d’investigation et nous oriente directement vers les peptides les plus susceptibles de réussir. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
L’entreprise souligne que sa technologie apprend continuellement, chaque expérience de validation alimentant les algorithmes et améliorant la précision des prédictions. Cela permet de minimiser le gaspillage de ressources, de réduire les expérimentations inutiles et d’accélérer la transition vers des ingrédients durables et bénéfiques pour la santé.
L’Université Duke développe la plateforme d’IA PepPrCLIP
L’Université Duke a également développé une plateforme d’IA, PepPrCLIP, pour accélérer la découverte de peptides. Inspirée du modèle de génération d’images d’OpenAI, cette nouvelle approche identifie rapidement des peptides prometteurs pour des tests expérimentaux, ouvrant des perspectives potentielles dans le traitement de diverses maladies. Au lieu de cartographier les structures tridimensionnelles des peptides, les chercheurs de Duke se sont inspirés des grands modèles de langage génératifs. Leur solution, PepPrCLIP, combine deux éléments clés : PepPr, un algorithme génératif entraîné sur une vaste bibliothèque de séquences protéiques naturelles, qui conçoit de nouvelles protéines « guides » dotées de caractéristiques spécifiques, et CLIP, adapté de l’algorithme de correspondance image-légende d’OpenAI, qui sélectionne ces peptides en fonction de leur adéquation avec leurs protéines cibles, en se basant uniquement sur la séquence de la cible.
Pranam Chatterjee, chef de l’équipe de recherche, explique :
« L’algorithme CLIP d’OpenAI associe le langage à une image. Si vous avez un texte qui dit ‘chien’, vous devriez obtenir l’image d’un chien. Nous l’avons entraîné à faire correspondre les peptides et les protéines. PepPr fabrique les peptides, et notre algorithme CLIP adapté examine ces peptides et nous indique lesquels correspondront bien. »
Pranam Chatterjee, chef de l’équipe de recherche à l’Université Duke
Les tests ont démontré que PepPrCLIP est plus rapide et génère des peptides qui correspondent mieux à leurs protéines cibles que la plateforme RFDiffusion, qui s’appuie sur la structure protéique tridimensionnelle. L’efficacité de la plateforme a été validée en collaboration avec des chercheurs de la faculté de médecine de l’université Duke, de l’université Cornell et du Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute.
Interrogée sur les défis liés aux données, en termes de disponibilité et de qualité, pour former des modèles d’IA à la découverte de peptides, Nora Khaldi souligne :
« Les données sont à la fois une opportunité et un défi dans notre domaine. Nous avons dû être incroyablement stratégiques en matière de génération de données. Nous avons investi massivement dans la création de nos propres ensembles de données exclusifs. Chaque peptide que nous testons, chaque test biologique que nous effectuons, enrichit notre base de connaissances et rend nos algorithmes plus performants. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
Elle insiste sur l’importance de la qualité des données, car des données médiocres entraîneront des modèles de mauvaise qualité et des produits défectueux.
Applications des peptides conçus par l’IA
Les peptides conçus par l’IA présentent des applications variées, notamment en médecine pour le développement de thérapies antimicrobiennes, antivirales et anticancéreuses, avec un potentiel de traitement de maladies telles que la résistance aux antibiotiques et le cancer. Ils sont également utilisés dans l’industrie cosmétique pour des produits anti-âge et de régénération cutanée, ainsi que dans l’alimentation fonctionnelle pour leurs propriétés antioxydantes et immunomodulatrices.
Nora Khaldi estime que les applications les plus prometteuses sur le plan commercial se situent actuellement dans l’alimentation et la nutrition :
« Nous sommes à l’aube d’une révolution dans la nutrition personnalisée, dans laquelle des peptides découverts par l’IA peuvent être incorporés dans les aliments pour apporter des bienfaits spécifiques pour la santé, allant du soutien au sommeil à l’amélioration de la récupération musculaire. Ce qui est particulièrement intéressant, c’est que bon nombre de ces peptides peuvent être dérivés de sources végétales, créant ainsi des ingrédients alimentaires plus sains tout en réduisant notre impact environnemental. »
Nora Khaldi, fondatrice et PDG de Nuritas
Nuritas a déjà commercialisé deux ingrédients peptidiques végétaux : PeptiStrong, pour renforcer l’effet de la protéine, et PeptiSleep, pour un sommeil plus profond et de meilleure qualité, disponibles sous forme de poudres, de boissons et de barres.
Les peptides conçus par l’IA progressent également dans le domaine thérapeutique. En mai 2025, la société de biotechnologie ProteinQure a levé 11 millions de dollars lors d’un cycle de financement de série A pour soutenir le lancement du premier essai clinique de son conjugué peptide-médicament, PQ203, destiné au traitement du cancer triple négatif. La société affirme faire progresser ce qu’elle considère comme « le premier peptide thérapeutique conçu par l’IA dans la clinique ». Le premier patient a été traité dans le cadre d’une étude de phase 1 en septembre 2025.
La fusion de Tandem AI et Perpetual Medicines, deux sociétés de découverte de médicaments axées sur l’IA, pour intégrer leurs plateformes de découverte de petites molécules et de peptides, témoigne également de l’essor de l’utilisation de l’IA et des peptides. Cette décision reflète une volonté d’étendre l’application de l’IA au-delà des petites molécules et à la classe de médicaments des peptides, de plus en plus populaire.
Un domaine émergent : Le début d’un âge d’or pour les peptides ?
« Nous sommes au début de ce qui, je pense, sera un âge d’or pour les peptides… », conclut Nora Khaldi. « L’IA est la clé qui permettra de l’ouvrir. Au cours des prochaines années, je pense que nous verrons une augmentation spectaculaire du nombre de peptides découverts par l’IA arrivant sur le marché. La technologie mûrit rapidement et les premiers succès que nous connaissons valident l’approche. Cela attirera davantage d’investissements et d’innovation dans ce domaine. »
Elle note également un changement plus large dans la manière dont les industries envisagent les ingrédients, les consommateurs, les régulateurs et les entreprises exigeant tous de meilleures solutions, produits et ingrédients en matière de santé. Les peptides conçus par l’IA pourraient potentiellement répondre à ces demandes en fournissant « des ingrédients cliniquement efficaces, scientifiquement validés et également respectueux de l’environnement ».
Comme l’IA s’intègre de plus en plus à la découverte de médicaments, la taille du marché devrait croître considérablement – estimée à 6,31 milliards de dollars en 2024, elle est prévue pour atteindre 16,52 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 10,10 % de 2025 à 2034.
Et à mesure que les médicaments peptidiques gagnent en popularité auprès des sociétés biotechnologiques et pharmaceutiques, il est probable que le recours à l’IA pour les découvrir et les concevoir deviendra la norme.
« En fin de compte, j’envisage un avenir dans lequel les peptides conçus par l’IA feront partie intégrante de nos vies. Je vois un monde dans lequel nous utilisons les propres peptides de la nature, intelligemment découverts et optimisés, pour améliorer des milliards de vies », souligne Nora Khaldi.