Une nouvelle étude du Service de recherche agricole du département américain de l’Agriculture (ARS) et de l’Université d’État de l’Iowa a démontré que l’intelligence artificielle générative (IA) peut aider à accélérer la recherche de solutions pour réduire les émissions de méthane entérique causées par les vaches. Celles-ci représentent 33% des émissions de gaz à effet de serre (GES) produites par l’agriculture américaine et 3% des émissions totales aux États-Unis.
Les chercheurs se basent sur des projets de recherche ayant démontré l’efficacité de molécules pour réduire la production de méthane dans le rumen des vaches. Une molécule en particulier, le bromoforme, a le potentiel de réduire les émissions de GES de 80 à 98%. Cette molécule a toutefois le défaut d’être reconnue comme cancérigène, ce qui pose des questions d’innocuité des aliments.
Pour contourner ce problème, les chercheurs ont choisi d’utiliser l’intelligence artificielle générative pour identifier de nouvelles molécules qui ont des propriétés s’apparentant au bromoforme, sans la propriété cancérigène. « Nous utilisons des simulations moléculaires avancées et l’IA pour identifier de nouveaux inhibiteurs du méthane basés sur les propriétés d’inhibiteurs déjà étudiés [comme le bromoforme], mais qui sont sûrs, évolutifs et ont un grand potentiel pour inhiber les émissions de méthane », explique Matthew Beck, un chercheur en zootechnie travaillant avec l’ARS au moment de la fin de l’étude et qui fait maintenant partie du département des sciences animales de l’université Texas A&M. L’université d’État de l’Iowa dirige les travaux de simulation informatique et d’IA, tandis que l’ARS identifie les composés et les teste en utilisant une combinaison d’études en laboratoire et sur des bovins vivants.
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Les chercheurs utilisent des données scientifiques d’études antérieures sur le rumen des vaches pour construire de grands modèles informatiques. Ces modèles et l’IA ont été utilisés pour prédire le comportement des molécules et identifier celles qui peuvent être testées plus en détail en laboratoire. Les résultats en laboratoire alimentent les modèles informatiques pour que l’IA fasse des prédictions plus précises. Cela crée un processus en boucle qui permet un apprentissage automatique des propriétés des molécules. Les chercheurs ont ainsi étudié l’empreinte biochimique des molécules pour identifier ce qui leur permet d’effectuer leur travail avec succès, en comparaison avec les molécules présentes dans le rumen, mais qui n’arrêtent pas le méthane.
Résultats prometteurs
L’étude a permis d’identifier avec succès 15 molécules qui se regroupent dans ce que les chercheurs appellent un « espace d’inhibition de la méthanogénèse fonctionnelle ». Cela signifie que ces molécules semblent contenir le même potentiel d’inhibition du méthane entérique, la même similitude chimique et la même perméabilité cellulaire que le bromoforme.
Les scientifiques pensent que l’IA peut jouer un rôle important dans la compréhension de la manière dont les molécules connues interagissent avec les protéines et la communauté microbienne du rumen et ainsi découvrir de nouvelles molécules et des interactions potentiellement clés au sein du microbiome du rumen. Ce type de modélisation prédictive peut être particulièrement utile pour les nutritionnistes animaliers.
« Il existe actuellement d’autres stratégies prometteuses pour atténuer les émissions de méthane entérique, mais les solutions disponibles sont relativement limitées », a expliqué Jacek Koziel, responsable de la recherche de l’USDA-ARS. C’est pourquoi il croit que l’IA est si intéressante pour accélérer la recherche dans l’objectif ultime de réduire les émissions de GES et d’atténuer les changements climatiques.
Dans ce projet de recherche, des études de coûts ont été réalisées pour éventuellement guider la prise de décisions relatives à ce type de recherche entièrement faite en laboratoire.
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