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2022-01-18 
BioNTech et InstaDeep annoncent avoir développé et testé avec succès un système d'alerte pour détecter les variants à haut risque du SARS-CoV-2

• Baptisé Early Warning System (EWS), le système d'alerte développé par InstaDeep et BioNTech associe la modélisation structurelle de la protéine Spike à l’intelligence artificielle (IA) pour détecter et surveiller l’apparition et l’évolution des variants à haut risque du SARS-CoV-2.
• EWS est capable d’identifier plus de 90 % des variants répertoriés par l’OMS, en moyenne deux mois avant qu’ils ne soient officiellement désignés par l'OMS.
• Pour parvenir à cette performance, EWS combine les informations sur les séquences SARS[1]CoV-2 disponibles publiquement et l'analyse prédictive de l’IA. EWS est évolutif et intègre en continu les informations provenant de variants nouvellement séquencés.
• L’article scientifique qui présente le EWS est disponible sur le serveur de pré-publication BioRxiv et a été envoyé pour publication dans une revue à comité de lecture.

BioNTech SE (Nasdaq : BNTX, "BioNTech") et InstaDeep Ltd ("InstaDeep") annoncent le développement d'une nouvelle méthode quantitative qui permet d’analyser les données de séquençage génétique disponibles pour identifier et surveiller en temps réel l’apparition et l’évolution de variants à haut risque du SARS-CoV-2. Ce système d'alerte baptisé EWS (Early Warning System) a été développé en collaboration par BioNTech et son partenaire InstaDeep, et permet de prédire l’évasion immunitaire et le potentiel infectieux des variants grâce à l’intelligence artificielle.

Cette nouvelle méthode de calcul combine la modélisation structurelle de la protéine virale Spike et des algorithmes d'intelligence artificielle pour signaler en moins de 24h les variants potentiels à haut risque, sur la base de paramètres évaluant leur potentiel infectieux (par exemple l'interaction entre la protéine ACE2 et le variant de la protéine Spike) ainsi que leur risque d’évasion immunitaire. Ces prédictions ont été validées à partir de nouvelles données générées expérimentalement et de séquences génétiques du SARS-CoV-2 accessibles publiquement.

Communiqué en PDF

 

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