Au cours des dernières décennies de recherche sur la conception de protéines, les algorithmes informatiques destinés à étudier les protéines ont souvent été explorés pour leur nouveauté plutôt que pour leur utilité dans la conception de protéines fonctionnelles, ce qui a donné lieu à de nombreuses recherches non validées et non traduites. Marqué par le succès d’AlphaFold, formé sur des bases de données structurelles, ce n’est que récemment que le pouvoir prédictif de ces modèles est devenu suffisamment robuste pour commencer à les intégrer de manière fiable dans les flux de travail des sociétés d’ingénierie des protéines. Voyant les modèles devenir un élément de plus en plus important de la boîte à outils d’un ingénieur en protéines, certains ont commencé à se demander : les modèles deviendront-ils les principaux moteurs de création de valeur et quel rôle le laboratoire humide jouera-t-il ? Nous proposons que, même si les modèles ont déjà été étroitement intégrés dans les flux de travail d’ingénierie des entreprises, la majeure partie de leur valeur économique n’a pas encore été réalisée.
