2024-11-21 19:19:00
Tout comme ChatGpt est capable de résumer un livre ou d’écrire du code informatique en s’appuyant sur des informations disponibles en ligne, il existe aujourd’hui une intelligence artificielle (IA), baptisée Evo, qui lit l’ADN et en déduit le fonctionnement de génomes entiers. De plus, il peut également utiliser les données acquises pour concevoir de nouvelles protéines et construire de nouveaux génomes microbiens. Avec ces caractéristiques, affirment ses créateurs, qui décrivent le projet dans les pages de Science, Evo a le potentiel de mieux comprendre certaines maladies, de développer de nouveaux traitements et de répondre à d’autres questions biomédicales (tout en ayant des applications pour ceux qui étudient l’évolution).
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Evo, un modèle de base de l’Intelligence Artificielle
Tout comme ChatGpt, Evo est un « modèle de base » d’intelligence artificielle. En le comparant à AlphaFold (l’outil capable de prédire la structure des protéines à partir de leur séquence d’acides aminés, dont les créateurs ont reçu le prix Nobel de chimie 2024), on pourrait dire qu’il s’agit d’un modèle moins spécifique mais plus polyvalent. Cela permet aux scientifiques d’économiser du temps et de l’argent.
Evo n’est pas le premier « modèle de base » à lire l’ADN, mais il a été développé pour surmonter les limites de ses prédécesseurs : sa fenêtre de recherche de modèles dans l’ADN est plus large et permet d’identifier les connexions entre les gènes et entre d’autres séquences de matériel génétique. . Le détail avec lequel il est capable de travailler est donc sans précédent : non plus des groupes de nucléotides (les « briques » qui composent l’ADN) mais des nucléotides uniques.
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La formation
Une fois la phase de développement terminée, les chercheurs ont nourri Evo avec 80 000 génomes de microbes et des millions de séquences de virus bactériophages (c’est-à-dire des virus qui infectent les bactéries) et de plasmides (molécules d’ADN circulaires semi-indépendantes). Pendant quatre semaines, le modèle de base s’est entraîné sur ce matériau, apprenant des informations sur des séquences génomiques totalisant 300 milliards de nucléotides.
Les auteurs tiennent à souligner que pour la formation ils n’ont pas utilisé de séquences de micro-organismes qui attaquent les humains ou d’autres organismes eucaryotes (c’est-à-dire tous ceux dont les cellules ont un noyau séparé du cytoplasme). Il s’agit d’empêcher quiconque d’exploiter Evo pour concevoir des armes biologiques.
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L’intelligence artificielle à l’épreuve
Mais que peut finalement faire Evo avec toutes ces informations ? Les chercheurs ont démontré que l’IA peut lire une séquence génétique, identifier une éventuelle mutation puis prédire correctement comment cette anomalie affecte les performances de la protéine correspondante. Cette exigence est à la base de la compréhension de la manière dont les défauts de l’ADN conduisent au développement de maladies et à la conception de médicaments.
Ce n’est pas tout. Tout comme ChatGpt, Evo peut créer du nouveau contenu. Par exemple, les scientifiques ont demandé à AI de concevoir des versions alternatives de l’outil de découpe d’ADN Crispr-Cas9. Evo a d’abord étudié plus de 70 000 séquences d’ADN bactérien correspondant à ces systèmes enzymatiques que les bactéries utilisent comme défense dans la nature, puis a proposé des millions de nouvelles variantes alternatives potentielles.
Onze d’entre eux, les plus prometteurs sur le papier, ont été synthétisés en laboratoire pour tester leurs performances et l’un d’entre eux s’est révélé aussi efficace qu’une version déjà présente sur le marché aujourd’hui, bien qu’il soit très différent. Evo pourrait donc produire de nouveaux outils moléculaires inconnus dans la nature, remplaçant, avec des économies de temps et de ressources, le processus de recherche de nouvelles protéines plus efficaces chez les espèces bactériennes.
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IA et « nouveaux » génomes
Enfin, Evo a pu, au moins en partie, écrire un génome microbien à partir de zéro : il a produit des séquences suffisamment longues pour constituer un génome bactérien, il a inséré des composants essentiels mais a également « oublié » d’autres nécessaires. Pour les auteurs, il s’agit cependant d’un succès, d’une avancée importante pour la technologie de l’IA permettant d’obtenir des génomes synthétiques. “Evo déchiffre les modèles écrits dans l’ADN au cours de milliards d’années d’évolution, ouvrant ainsi de nouvelles voies dans notre capacité à comprendre et à concevoir la biologie”, a-t-il déclaré. Patrick Hsuparmi les principaux auteurs de l’ouvrage – Tout comme l’intelligence artificielle générative a révolutionné la façon dont nous travaillons avec le texte, l’audio et la vidéo, ces mêmes capacités créatives peuvent désormais être appliquées aux codes fondamentaux de la vie”. Ce qui a été démontré jusqu’à présent avec cette première Bref, le modèle Evo n’est qu’un début.
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