30 janvier 2025 – Des chercheurs ont annoncé qu’un modèle d’intelligence artificielle (IA) avait conçu une protéine inédite, une réalisation qui aurait nécessité 500 millions d’années de développement naturel selon eux.
Cette protéine, qui n’existe que sous forme de code informatique, pourrait ouvrir la voie à de nouveaux traitements médicaux. Elle est comparable aux protéines fluorescentes présentes dans certaines espèces marines, comme les coraux et les méduses.
Les protéines, essentielles à la vie, jouent divers rôles dans les organismes vivants, de la construction musculaire à la défense contre les maladies. La protéine créée par l’IA, nommée esmGFP, est un type de protéine fluorescente verte, un groupe de protéines qui confèrent une luminescence caractéristique aux coraux et méduses. Bien qu’elle n’existe que sous forme de code, l’esmGFP représente un type de protéine fluorescente verte encore jamais observé.
L’IA A FAIT GAGNER 500 MILLIONS D’ANNÉES
La séquence d’ADN de l’esmGFP présente une similarité de seulement 58 % avec la protéine fluorescente la plus proche, une protéine artificielle dérivée d’une espèce d’anémone de mer. Les différences entre les deux séquences nécessiteraient 96 mutations génétiques pour que l’esmGFP évolue naturellement. Selon les chercheurs, ces mutations auraient pris plus d’un demi-milliard d’années pour se produire. L’esmGFP et le modèle d’IA ESM3, utilisé pour sa création, ont été présentés l’année dernière par des chercheurs de la société EvolutionaryScale. Les résultats de cette étude préliminaire ont été examinés par des scientifiques indépendants et publiés récemment dans la revue Science.
Contrairement aux méthodes traditionnelles de l’évolution, ESM3 ne se contente pas de concevoir des protéines. Il s’agit d’un outil de résolution de problèmes qui complète les lacunes du code protéique fourni par les chercheurs, créant ainsi des protéines qui pourraient exister en fonction des multiples voies que l’évolution pourrait suivre.
Alex Rives, co-auteur de l’étude et co-fondateur d’EvolutionaryScale, a expliqué que l’ESM3 acquiert une compréhension approfondie de la biologie et peut générer des protéines fonctionnelles en dehors des limites de l’évolution connue.
Cette étude s’inscrit dans le prolongement des travaux de Alex Rives et de son équipe chez Meta, la société mère de Facebook et Instagram, avant la création d’EvolutionaryScale en 2024. L’ESM3 est une version avancée d’un modèle de langage génératif inspiré de la biologie, similaire au GPT-4 d’OpenAI.
Les protéines, composées de chaînes d’acides aminés, ont des séquences et des structures différentes, ce qui leur confère des fonctions variées. Pour enseigner à l’ESM3 la biologie des protéines, les chercheurs ont fourni des données sur leurs propriétés essentielles. L’ESM3 a été formé à partir de données sur des milliards de protéines, apprenant à combler les lacunes dans les séquences protéiques. Cette méthode d’apprentissage a permis de découvrir des informations sur la structure profonde de la biologie des protéines.
Actuellement, les scientifiques modifient et créent des protéines pour diverses applications, notamment dans la recherche. Les capacités de l’ESM3 pourraient faciliter le développement de nouveaux médicaments en améliorant l’ingénierie des protéines. Tiffany Taylor, biologiste évolutionniste, a souligné que les modèles d’IA comme l’ESM3 pourraient révolutionner l’ingénierie des protéines, mais a exprimé des réserves quant à la capacité de l’IA à reproduire les processus complexes de l’évolution naturelle. Pour ne rien louper de l’actualité liée à l’IA, inscrivez-vous à la newsletter btlv.
Bob Bellanca (rédaction btlv source Livescience)
