Une entreprise d’IA génère 500 millions d’années d’évolution en laboratoire jusqu’à ce qu’elle trouve une protéine fluorescente artificielle | Santé et bien-être

Les scientifiques se demandent si l’évolution aurait pu suivre un chemin différent. Par exemple, s’il était inévitable que les êtres humains émergent, ou si nous sommes le produit d’une série d’événements naturels qui n’auraient pas pu se produire, créant ainsi un monde alternatif. Il n’y a pas de réponse définitive, mais aujourd’hui l’intelligence artificielle (IA) peut entreprendre des expériences évolutives. L’un d’eux, publié cette semaine dans le magazine Sciencerévèle que dans la conception d’un type de protéine, il existait d’autres voies possibles que la nature n’a pas explorées. Et cette technologie peut fournir des indices précieux pour la création de nouvelles thérapies et d’autres applications.

Dans son livre de 1989 La vie merveilleusele biologiste évolutionniste Stephen Jay Gould a posé une expérience de pensée : si la bande de l’évolution de la vie terrestre pouvait être rembobinée pour revenir au début et recommencer, le résultat serait-il le même que celui que nous connaissons, ou complètement différent ? Gould a plaidé en faveur de la seconde solution : dans un nouveau jeu, semblable aux jeux vidéo, l’évolution aurait pris un chemin très différent et les humains n’auraient pas existé. « Rejouez la cassette un million de fois… et je doute de quelque chose comme le Un homme sage pourrait à nouveau évoluer », a-t-il écrit.

La thèse de Gould a depuis été largement débattue, avec des opinions en faveur du déterminisme et d’autres défendant la contingence. Dans son histoire de 1952 Le bruit du tonnerrel’auteur de science-fiction Ray Bradbury a raconté comment un voyageur temporel qui a marché sur un papillon à l’époque des dinosaures a changé le cours de l’avenir. Gould a exprimé la même idée : « Si l’on modifie n’importe quel événement précoce, même très légèrement et sans importance apparente à ce moment-là, l’évolution emprunte un canal entièrement différent. »

Parlez le langage des protéines

Les scientifiques ont étudié ce problème à travers des expériences qui tentent de recréer l’évolution en laboratoire ou dans la nature, ou en comparant des espèces apparues dans des conditions similaires. Aujourd’hui, il existe une nouvelle voie : l’IA. À New York, un groupe d’anciens chercheurs de Meta, la société mère de réseaux sociaux comme Facebook, Instagram et WhatsApp, a fondé EvolutionaryScale, une startup d’IA axée sur la biologie. Le système ESM3 (EvolutionaryScale Model 3), créé par cette société, est un modèle de langage génératif ; le type de plateforme auquel appartient le célèbre ChatGPT, mais ESM3 ne génère pas de textes, mais des protéines, les éléments fondamentaux de la vie.

ESM3 reçoit des données de séquence, de structure et de fonction provenant de protéines existantes pour apprendre le langage biologique de ces molécules et en créer de nouvelles. Ses créateurs l’ont formé avec 771 milliards de paquets de données créés à partir de 3,15 milliards de séquences, 236 millions de structures et 539 millions de traits fonctionnels, totalisant plus d’un billion de téraflops (une mesure de performance informatique), la plus grande puissance de calcul jamais utilisée en biologie, selon l’entreprise elle-même.

“ESM3 fait un pas vers un avenir de la biologie, où l’IA est un outil permettant de construire à partir des premiers principes, la façon dont nous construisons des structures, des machines et des micropuces”, déclare le co-fondateur et scientifique en chef d’EvolutionaryScale et directeur de la nouvelle étude, Alexandre Rives. Sa vision est que la biologie est la technologie la plus avancée jamais créée et qu’elle est programmable, car elle utilise un alphabet commun, le code génétique qui est traduit en acides aminés, les éléments constitutifs des protéines. « ESM3 comprend toutes ces données biologiques, les traduit et les parle couramment pour les utiliser comme outil génératif. »

La protéine qui n’était pas

Rives et ses collaborateurs ont appliqué ESM3 au problème de la création d’une nouvelle protéine fluorescente verte (GFP). La GFP est une protéine naturelle qui brille en vert sous la lumière ultraviolette et est utilisée en recherche comme marqueur. La première a été découverte chez une méduse, mais il existe d’autres versions chez des coraux ou des anémones. Les scientifiques ont formé ESM3 pour créer une nouvelle GFP, et le résultat les a surpris : une protéine fluorescente, qu’ils ont appelée esmGFP, qui ne ressemble qu’à 58 % à la plus similaire, ce qui, selon les chercheurs, équivaut à simuler 500 millions d’années. d’évolution. ESM3 est désormais disponible pour la communauté scientifique en tant que nouvel outil pour la conception de nouvelles protéines ayant des usages thérapeutiques, environnementaux et autres.

Ainsi, l’IA a trouvé un nouveau chemin que la nature aurait pu emprunter il y a 500 millions d’années, mais qu’elle a ignoré pour des raisons inconnues. Rives et ses collaborateurs expliquent que seules quelques mutations de la GFP peuvent détruire la fluorescence ; et que, cependant, ESM3 a trouvé un nouvel espace de protéines fluorescentes qui auraient pu l’être, mais qui ne l’étaient pas : « Sous ces séquences se trouve un langage fondamental de la biologie des protéines qui peut être compris à l’aide de modèles de langage. »

Selon Jonathan Losos, professeur à l’Université de Washington qui travaille sur la question du retour en arrière de l’évolution en étudiant les espèces dans la nature, « cette étude est un brillant exemple qu’il existe de nombreuses façons dont l’évolution aurait pu se dérouler ». Losos apprécie les résultats des travaux comme une confirmation de la contingence défendue par Gould. C’est ce que voit également Zachary Blount, professeur à la Michigan State University, qui a montré la contingence de l’évolution dans une célèbre expérience de culture bactérienne commencée en 1988 par son ancien superviseur, Richard Lenski, et qui se poursuit encore après plus de 80 000 générations.

“L’étude montre qu’il existe des possibilités biologiques viables qui n’ont pas évolué (nous pensons) sur Terre, ce qui suggère de véritables chemins que l’évolution aurait pu suivre, mais qui ne l’ont pas fait parce que l’histoire nécessaire ne s’est pas produite”, explique Blount, avertissant qu’il existe également des possibilités biologiques viables. il y a un certain déterminisme dans la nature ; Dans l’expérience ESM3, il existe une similitude de 42 % avec les autres GFP. Blount ne pense pas que l’IA résoudra le problème du rembobinage, mais il pense qu’elle aidera à comprendre ce qui est contingent, ce qui ne l’est pas et pourquoi : « Elle nous donne des moyens d’explorer le domaine des possibilités biologiques, nous permettant de comparer quoi “C’est biologiquement possible avec ce qui existe ou a existé.”