Le consortium OpenFold, initiative phare de science ouverte dédiée au développement de modèles fondamentaux d’intelligence artificielle pour la prédiction de structures biomoléculaires, a annoncé l’arrivée de Dr. Jan Domanski en tant que chef scientifique principal. Dans ce rôle, il pilotera l’innovation scientifique, l’excellence en ingénierie et le développement de l’écosystème afin d’avancer vers une nouvelle génération de modèles d’IA ouverts, accessibles à tous, pour la biologie structurale et la découverte de médicaments. Il collaborera étroitement avec Dr. Jennifer Wei, chef technique principale d’OpenFold, ainsi qu’avec un réseau mondial de chercheurs académiques et industriels, afin de concevoir une pile logicielle ouverte et modulaire reliant les derniers modèles d’IA à des données expérimentales et de simulation, pour améliorer la généralisation et la robustesse des prédictions dans le domaine du développement de médicaments. « Le Dr. Domanski incarne l’esprit d’OpenFold : une compréhension profonde des protéines, une expertise technique solide et un esprit d’entrepreneur », a déclaré le Dr. Woody Sherman, président du comité exécutif d’OpenFold. « Son expérience dans la conception de plateformes d’IA pour la découverte de médicaments, de la conception à la phase clinique, sera essentielle pour élargir notre mission au-delà de la prédiction de structures vers la modélisation précise des interactions biomoléculaires, des dynamiques et de la conception générative. » Intégré à la Fondation des logiciels moléculaires ouverts (OMSF), OpenFold s’engage à promouvoir une science ouverte et reproductible en modélisation moléculaire. Après le lancement anticipé d’OpenFold3, un modèle open source capable de prédire avec une précision proche d’AlphaFold 3 les interactions entre protéines, acides nucléiques et petites molécules, le consortium se concentre désormais sur le développement de la prochaine génération de modèles fondamentaux, intégrant l’IA et les approches basées sur la physique pour une compréhension plus profonde des biomolécules et une accélération de la découverte de médicaments. « OpenFold a déjà démontré que la collaboration ouverte peut égaler, voire surpasser, les capacités des modèles d’IA propriétaires », a déclaré le Dr. Domanski. « La prochaine étape consiste à rendre ces modèles véritablement utilisables et extensibles, afin que chaque scientifique, qu’il soit en académie ou dans une biotech, puisse contribuer, adapter et appliquer ces outils à de nouveaux horizons de la biologie et de la médecine. » Docteur en biologie computationnelle, formé dans le cadre du programme NIH Oxford-Cambridge Scholars, Dr. Domanski a étudié le repliement des protéines membranaires sous la direction des professeurs Mark Sansom et Philip Stansfeld à Oxford, ainsi que du Dr. Robert Best au NIH. Il a consacré sa carrière à développer des outils qui relient l’IA de pointe à la science expérimentale pour accélérer la découverte de médicaments. À D. E. Shaw Research, il a appliqué des simulations de dynamique moléculaire à long terme à la découverte de petites molécules. Avant d’intégrer OpenFold, il a fondé et été CTO de Labstep, plateforme pionnière d’automatisation de laboratoire rachetée par STARLIMS. En 2022, il a rejoint Charm Therapeutics, où il a été l’un des cinq premiers employés, a construit et élargi les équipes d’IA et d’ingénierie logicielle, et a dirigé le développement de DragonFold, un modèle de co-repliement de pointe qui a permis l’identification de CHM-029, un inhibiteur du menin prometteur, attendu en phase clinique en 2026. OpenFold est soutenu par des organisations membres et des partenaires philanthropiques. En soutenant OpenFold aujourd’hui, les organisations peuvent contribuer à façonner l’avenir d’une infrastructure d’IA ouverte et fiable dans les sciences de la vie, garantissant que les modèles de pointe restent accessibles gratuitement à tous les chercheurs. Pour en savoir plus ou soutenir cette initiative, contacter le Dr. Mallory Tollefson à [email protected]. Ce soutien accélère la découverte, forme la prochaine génération de scientifiques et préserve des outils essentiels pour l’ensemble de l’écosystème biomédical.