Des chercheurs de l'Institut Carl R. Woese de biologie génomique ont utilisé avec succès l'intelligence artificielle (IA) générative pour concevoir de nouvelles séquences de ciblage mitochondrial (MTS) [1, 4, 5]. Cette innovation promet d'améliorer l'étude et la manipulation des mitochondries, les organites producteurs d'énergie de la cellule [1, 5, 7].
L'IA a identifié les caractéristiques clés des MTS efficaces, telles qu'une charge positive et une propension à former une α-hélice [1, 2]. L'équipe a ensuite créé un million de MTS générées par l'IA et a évalué expérimentalement les capacités de ciblage mitochondrial de 41 de ces séquences, atteignant un taux de réussite de 50 % à 100 % dans les cellules de levure, de plantes et de mammifères [1, 6].
Ces séquences conçues par l'IA ont été appliquées avec succès dans l'ingénierie métabolique et la délivrance de protéines, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications thérapeutiques et une compréhension plus approfondie de l'évolution mitochondriale [1, 2, 5]. Cette étude, publiée en mai 2025, souligne le potentiel de l'IA dans la biologie synthétique et la biotechnologie en remédiant à la disponibilité limitée de diverses MTS, ce qui est crucial pour une recherche et un développement efficaces en biologie mitochondriale [1, 4, 7].