L’IA de Google a testé toutes les fautes de frappe possibles dans notre ADN, et il y en a 9 milliards
Google DeepMind a chargé son intelligence artificielle de parcourir les trois milliards de lettres qui composent notre ADN. Le système a examiné une à une toutes les modifications possibles, sans en laisser de côté. AlphaGenome Atlas est le résultat de ce travail et s’ouvre directement dans un navigateur.
Depuis deux ans, les laboratoires adoptent l’intelligence artificielle à un rythme soutenu. De minuscules tumeurs peuvent être détectées, des dossiers médicaux triés et des diagnostics proposés. En mai dernier, une IA a même été confrontée à des médecins urgentistes face à de vrais patients. Plus discrète, la biologie fondamentale bénéficie du même essor.
Des scientifiques ont également confié la conception d’un vaccin à une intelligence artificielle puis l’ont injecté à des volontaires. Notre génome reste toutefois difficile à interpréter. Moins de 3 % des trois milliards de lettres présentes dans l’ADN humain permettent de fabriquer des protéines. Le reste règle l’activité des gènes ou n’a plus aucune utilité depuis longtemps. Depuis des décennies, les biologistes cherchent à séparer ces deux catégories. Google DeepMind tente précisément de lever ce blocage.
AlphaGenome Atlas cartographie les conséquences de neuf milliards de mutations possibles dans l’ADN humain
L’approche choisie par Google DeepMind repose sur un calcul colossal. Pour chaque position de la séquence de référence, une lettre peut être remplacée par chacune des trois autres bases de l’ADN. Cette opération génère neuf milliards de variantes, toutes analysées par le modèle maison de la firme britannique puis stockées dans une base appelée AlphaGenome Atlas. Son volume atteint un pétaoctet, plus de trente fois celui de la base AlphaFold. Un score permet ensuite d’ordonner les mutations, des plus anodines aux plus lourdes. Depuis mardi, chacun peut consulter gratuitement l’ensemble dans son navigateur, sans avoir à écrire de code.
Trois équipes avaient déjà commencé à explorer l’outil avant son ouverture. Du côté du Broad Institute, une mutation jusque-là négligée du gène DNM1 est ressortie grâce à AlphaGenome Atlas. Elle est liée à une forme grave d’épilepsie infantile. Des tests menés ensuite ont validé le mécanisme annoncé par le modèle. À l’université d’Exeter, un chercheur a repris plus de 54 000 génomes provenant de la UK Biobank avec le même outil.
La prudence reste nécessaire. Sur les neuf milliards de changements répertoriés, presque aucun n’entraîne d’effet, faute de concerner une zone utile du génome. Certaines informations existaient déjà dans les données utilisées pour l’entraînement du modèle. Google DeepMind indique aussi qu’AlphaGenome Atlas ne bénéficie d’aucune validation clinique. Son analyse se limite à un million de bases autour de chaque mutation. La véritable épreuve viendra des biologistes eux-mêmes.
