L’IA générative arrive dans le monde de l’édition génétique de CRISPR

Les technologies d’IA générative peuvent écrire de la poésie et des programmes informatiques ou créer des images d’ours en peluche et des vidéos de personnages de dessins animés qui ressemblent à quelque chose d’un film hollywoodien.

Aujourd’hui, une nouvelle technologie d’IA génère des modèles de mécanismes biologiques microscopiques capables de modifier votre ADN, ouvrant la voie à un avenir où les scientifiques pourront combattre les maladies avec encore plus de précision et de rapidité qu’aujourd’hui.

Décrite dans un document de recherche publié lundi par une startup de Berkeley, en Californie, appelée Profluent, la technologie est basée sur les mêmes méthodes qui animent ChatGPT, le chatbot en ligne qui a lancé le boom de l’IA après sa sortie en 2022. L’entreprise devrait présentez l’article le mois prochain à la réunion annuelle de l’American Society of Gene and Cell Therapy.

Tout comme ChatGPT apprend à générer du langage en analysant des articles, des livres et des journaux de discussion Wikipédia, la technologie Profluents crée de nouveaux éditeurs de gènes après avoir analysé d’énormes quantités de données biologiques, y compris des mécanismes microscopiques que les scientifiques utilisent déjà pour modifier l’ADN humain.

Ces éditeurs de gènes s’appuient sur des méthodes lauréates du prix Nobel impliquant des mécanismes biologiques appelées CRISPR. La technologie basée sur CRISPR change déjà la manière dont les scientifiques étudient et combattent les maladies, en fournissant un moyen de modifier les gènes à l’origine de maladies héréditaires, telles que l’anémie falciforme et la cécité.

Auparavant, les méthodes CRISPR utilisaient des mécanismes trouvés dans la nature, du matériel biologique glané à partir de bactéries, qui permet à ces organismes microscopiques de combattre les germes.

Ils n’ont jamais existé sur Terre, a déclaré James Fraser, professeur et directeur du département de bio-ingénierie et de sciences thérapeutiques de l’Université de Californie à San Francisco, qui a lu l’article de recherche Profluents. Le système a appris de la nature pour les créer, mais ils sont nouveaux.

L’espoir est que cette technologie finira par produire des éditeurs de gènes plus agiles et plus puissants que ceux qui ont été perfectionnés au cours de milliards d’années d’évolution.

Lundi, Profluent a également déclaré qu’il avait utilisé l’un de ces éditeurs de gènes générés par l’IA pour modifier l’ADN humain et qu’il était en open source pour cet éditeur, appelé OpenCRISPR-1. Cela signifie qu’il permet aux particuliers, aux laboratoires universitaires et aux entreprises d’expérimenter gratuitement la technologie.

Les chercheurs en IA ouvrent souvent les logiciels sous-jacents qui pilotent leurs systèmes d’IA, car cela permet à d’autres de s’appuyer sur leurs travaux et d’accélérer le développement de nouvelles technologies. Mais il est moins courant que les laboratoires de biologie et les sociétés pharmaceutiques mettent en open source des inventions comme OpenCRISPR-1.

Bien que Profluent fournisse en open source les éditeurs de gènes générés par sa technologie d’IA, il n’est pas en open source la technologie d’IA elle-même.

Le projet fait partie d’un effort plus large visant à créer des technologies d’IA susceptibles d’améliorer les soins médicaux. Les scientifiques de l’Université de Washington, par exemple, utilisent les méthodes des chatbots comme ChatGPT d’OpenAI et des générateurs d’images comme Midjourney pour créer des protéines entièrement nouvelles, les molécules microscopiques qui dirigent toute la vie humaine, tout en travaillant à accélérer le développement de nouveaux vaccins et médicaments.

(Le New York Times a poursuivi OpenAI et son partenaire Microsoft pour violation du droit d’auteur impliquant des systèmes d’intelligence artificielle qui génèrent du texte.)

Les technologies d’IA générative reposent sur ce que les scientifiques appellent un réseau neuronal, un système mathématique qui acquiert des compétences en analysant de grandes quantités de données. Le créateur d’images Midjourney, par exemple, s’appuie sur un réseau de neurones qui a analysé des millions d’images numériques et les légendes qui décrivent chacune de ces images. Le système a appris à reconnaître les liens entre les images et les mots. Ainsi, lorsque vous lui demandez l’image d’un rhinocéros sautant du Golden Gate Bridge, il sait quoi faire.

La technologie Profluents est pilotée par un modèle d’IA similaire qui apprend à partir de séquences d’acides aminés et d’acides nucléiques les composés chimiques qui définissent les mécanismes biologiques microscopiques que les scientifiques utilisent pour modifier les gènes. Essentiellement, il analyse le comportement des éditeurs de gènes CRISPR extraits de la nature et apprend à générer des éditeurs de gènes entièrement nouveaux.

Ces modèles d’IA apprennent à partir de séquences, qu’il s’agisse de séquences de caractères, de mots, de code informatique ou d’acides aminés, a déclaré Ali Madani, directeur général de Profluents, chercheur qui a auparavant travaillé dans le laboratoire d’IA du géant du logiciel Salesforce.

Profluent n’a pas encore soumis ces éditeurs de gènes synthétiques à des essais cliniques, il n’est donc pas clair s’ils peuvent égaler ou dépasser les performances de CRISPR. Mais cette preuve de concept montre que les modèles d’IA peuvent produire quelque chose capable de modifier le génome humain.

Il est toutefois peu probable que cela ait un impact sur les soins de santé à court terme. Fyodor Urnov, pionnier de l’édition génétique et directeur scientifique de l’Institut de génomique innovante de l’Université de Californie à Berkeley, a déclaré que les scientifiques ne manquaient pas d’éditeurs génétiques naturels qu’ils pouvaient utiliser pour lutter contre les maladies. Le goulot d’étranglement, a-t-il déclaré, réside dans le coût nécessaire pour pousser ces éditeurs à passer par des études précliniques, telles que des examens de sécurité, de fabrication et réglementaires, avant de pouvoir les utiliser sur des patients.

Mais les systèmes d’IA générative recèlent souvent un énorme potentiel car ils ont tendance à s’améliorer rapidement à mesure qu’ils apprennent à partir de quantités de données de plus en plus importantes. Si une technologie comme Profluents continue de s’améliorer, elle pourrait éventuellement permettre aux scientifiques de modifier les gènes de manière beaucoup plus précise. L’espoir, a déclaré le Dr Urnov, est que cela puisse, à long terme, conduire à un monde dans lequel les médicaments et les traitements sont rapidement adaptés à chaque personne, encore plus rapidement que nous ne pouvons le faire aujourd’hui.

Je rêve d’un monde où nous aurons CRISPR à la demande en quelques semaines, a-t-il déclaré.

Les scientifiques mettent depuis longtemps en garde contre l’utilisation de CRISPR pour l’amélioration des humains, car il s’agit d’une technologie relativement nouvelle qui pourrait potentiellement avoir des effets secondaires indésirables, tels que le déclenchement du cancer, et ont mis en garde contre des utilisations contraires à l’éthique, telles que la modification génétique d’embryons humains.

C’est également un problème avec les éditeurs de gènes synthétiques. Mais les scientifiques ont déjà accès à tout ce dont ils ont besoin pour modifier les embryons.

Un mauvais acteur, quelqu’un qui manque à l’éthique, ne se soucie pas de savoir s’il utilise ou non un éditeur créé par l’IA, a déclaré le Dr Fraser. Ils vont simplement continuer et utiliser ce qui est disponible.