L'ampoule ne s'allume que dans la pièce voulue. C'est à peu près le principe des médicaments photoactivables : ils ne s'« allument » que là où la lumière est dirigée, et laissent le reste du corps tranquille. C'est particulièrement important dans le traitement du cancer : la chimiothérapie classique frappe toutes les cellules qui se divisent, entraînant de lourds effets secondaires. Ici, on peut éclairer uniquement la tumeur – et le médicament entre en action.

Créer un tel médicament n'est pas une mince affaire. La molécule doit être stable dans l'obscurité, s'activer rapidement à la lumière et se lier solidement à la protéine cible – en l'occurrence PARP1, qui aide les cellules cancéreuses à réparer leur ADN. Pour ne pas éplucher des millions de variantes à la main, les chercheurs ont mis en place un pipeline computationnel. D'abord, ils ont virtuellement « docké » 5 millions de molécules sur la protéine et retenu celles qui s'accrochent différemment dans l'obscurité et à la lumière. Ensuite, grâce à l'apprentissage automatique, ils ont prédit leur couleur, leur stabilité et leur efficacité. Au final, ils ont synthétisé les 10 candidats les plus prometteurs et les ont testés en laboratoire.

La meilleure molécule a montré une inhibition de PARP1 multipliée par 15 sous lumière verte (519 nm). C'est comme un interrupteur qui ne se tourne que sous l'effet de la lumière : dans l'obscurité, le médicament est presque inactif, mais dès qu'il est éclairé, il se met à inhiber activement la protéine. Il y a cependant une difficulté : en milieu aqueux, comme à l'intérieur d'une cellule, la molécule perd rapidement sa forme active. Mais l'approche elle-même – la combinaison du criblage informatique, de la chimie quantique et de l'apprentissage automatique – ouvre la voie à des médicaments plus précis et plus sûrs à l'avenir. Et alors, l'ampoule s'allumera exactement là où il faut, sans éclairage superflu.