L'IA de la NYU scanne 4,6 millions de composés en quelques heures : la position de l'atome d'hydrogène, c'est l'IA qui la détermine

## L'IA de la NYU scanne 4,6 millions de composés en quelques heures Une équipe de l'Université de New York a publié un article dans Chemical Science : elle a entraîné une IA à apprendre les motifs chimiques liés à la stabilité dans les molécules médicamenteuses et à prédire avec précision la position des atomes d'hydrogène, ce qui résout l'ancien problème de la détermination des tautomères. **Points clés** - **Le problème**: De nombreuses molécules médicamenteuses possèdent des tautomères : un atome d'hydrogène passe d'un site à un autre et les types de liaison changent en conséquence. Une position d'hydrogène différente peut impliquer un mode de liaison à la cible protéique tout à fait différent ; or les positions des hydrogènes sont généralement absentes de la PDB (Protein Data Bank) et doivent être déduites. - **La solution de l'IA**: Un réseau de neurones sur graphes prédit le tautomère stable directement à partir de la formule moléculaire 2D, sans structure 3D ni calcul de mécanique quantique. - **Échelle et correction d'erreurs**: Sur un seul nœud GPU, il a traité environ 4,6 millions de composés en 3,2 heures ; parmi 5 075 ligands de la PDB, il a repéré 126 cas (environ 2,5 %) où la position initiale de l'hydrogène était « très probablement erronée », et les motifs de liaisons hydrogène sont devenus plus cohérents après correction. - **Open source**: La méthode a été publiée sous la forme d'un outil open source, Tautomer-Predictor, capable d'analyser rapidement de très grandes bibliothèques moléculaires. > Lien vers l'article original : [lire l'article original](https://phys.org/news/2026-09-ai-scans-million-compounds-hours.html). Ce texte est un résumé fourni à titre indicatif uniquement.