Il semble qu'il n'y ait que quatre lettres. Et c'est bien plus encore. Le génome humain est le manuel d’instructions de la vie. Cependant, la science n’en a compris qu’une petite partie : les 2 % qui codent pour les protéines. Les 98 % restants, appelés ADN non codant (ou même « ADN indésirable »), ont souvent été décrits comme un territoire sombre et difficile à interpréter, même s'ils contiennent de nombreuses variantes génétiques associées aux maladies. De nombreux troubles oncologiques et pathologies les plus rares y trouvent leur raison d'être.
Cependant, un nouveau modèle d’intelligence artificielle appelé AlphaGenome vise désormais à changer cette situation. Développé par l'équipe dirigée par Ziga Avsec et Natasha Latysheva, en collaboration avec le vice-président de Google DeepMind, Pushmeet Kohli, le système vient d'être présenté hier à la société à travers la couverture du magazine Nature et est désormais disponible pour la recherche. Son objectif est ambitieux : prédire comment de petites variations dans la séquence d’ADN affectent les mécanismes complexes qui régulent l’activité des gènes.
Kohli a positionné AlphaGenome comme l'évolution logique après le succès d'AlphaMissense et AlphaFold. Cette IA scientifique a été développée par Demis Hassabis et John Jumper et également présentée dans Nature en 2020. Son impact a été tel que peu de temps après, ses créateurs ont reçu le prix Nobel en 2024. L'outil représentait donc déjà un tournant. La communauté scientifique croyait que cela allait changer la médecine, la recherche et la bio-ingénierie. "Mais les protéines ne représentent qu'un chapitre de l'histoire biologique", a souligné Kohli lors d'une conférence de presse destinée à présenter les médias.
"Si les protéines sont les ingrédients de la vie, l'ADN est la recette", a poursuivi le vice-président de Google DeepMind en décrivant le saut qualitatif que représente AlphaGenome. « ...
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