L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences du vivant · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Découverte d'inhibiteurs puissants du métabolisme du méthane ruminal via un flux de travail assisté par IA
Titre original: Discovery of potent inhibitors of rumen methane metabolism via an AI-assisted workflow
Les émissions de méthane des ruminants comptent tant pour le climat que pour la production d'élevage durable, et cette étude a construit un flux de travail assisté par IA pour découvrir des inhibiteurs de la MCR, l'enzyme clé de l'étape terminale de la méthanogenèse ruminale. Le criblage virtuel ultra-rapide d'environ 23 millions de molécules a donné 26 candidats, dont 4 inhibaient significativement la production de méthane ; l'optimisation guidée par la structure a abouti à l'inhibiteur PZON avec un IC50 de 0.24 μM. PZON a réduit les émissions de méthane de 73–98% dans des microbiomes ruminaux provenant de quatre sources de ruminants, sans cytotoxicité détectable à des concentrations dépassant 400 fois son IC50, et des analyses méta-transcriptomiques ont confirmé une activité transcriptionnelle réduite de diverses lignées méthanogènes et de la MCR.