L’IA a créé un virus que la nature n’avait jamais créé auparavant. C’est (surtout) une bonne nouvelle

Une équipe de chercheurs de Stanford et de l’Arc Institute a utilisé les modèles génomiques Evo 1 et Evo 2 pour concevoir des génomes complets de bactériophages, c’est-à-dire des virus qui infectent les bactéries. Les responsables de l’expérience ont synthétisé 285 de ces modèles, et 16 d’entre eux ont fonctionné : ils pouvaient se propager, attaquer des souches spécifiques et les détruire. Ce ne sont pas des virus capables d’infecter les humains, les animaux ou les plantes. La nouveauté est surprenante : ces modèles ont réussi à créer des génomes viraux fonctionnels qui, à notre connaissance, n’existaient pas auparavant dans la nature.

De la lecture de l’ADN à son écriture. Evo fonctionne avec une idée similaire à celle des grands modèles de langage, mais au lieu de générer des images ou du texte, il comprend des nucléotides. Il apprend des modèles en étant entraîné avec d’énormes collections de séquences génétiques, puis génère de nouvelles combinaisons qui peuvent avoir du sens. Ce résultat peut théoriquement être synthétisé chimiquement, introduit dans une cellule et testé pour voir s’il donne naissance à un système biologique fonctionnel.

Seulement 16 ont fonctionné, mais cela compte beaucoup. Sur les 285 génomes synthétisés, 269 n’étaient pas viables. Cela signifie que l’IA est loin de transformer du premier coup une « invite » en un organisme fonctionnel. Mais les 5,6 % restants, soit 16 génomes, démontrent que le modèle a compris suffisamment de contraintes biologiques pour produire des candidats qui parviennent à survivre en dehors de la simulation informatique. Les chercheurs ont également découvert que certains d’entre eux étaient plus compétitifs que le virus naturel utilisé comme référence, et qu’en en combinant plusieurs, ils pouvaient vaincre la résistance acquise par plusieurs souches de .

Des virus jamais vus dans la nature. Chacun des 16 virus fonctionnels contenait entre 67 et 392 mutations par rapport à son plus proche parent naturel. Treize comprenaient des mutations que les chercheurs n’ont trouvées dans aucune séquence naturelle connue. L’un d’eux, Evo-Φ2147, était si éloigné de son plus proche parent qu’il pouvait être classé comme une nouvelle espèce selon certains critères taxonomiques. Bien que nous ne puissions pas dire qu’une séquence identique ait jamais existé sur Terre, ce que nous savons, c’est qu’elle n’apparaît dans aucun des génomes naturels connus.

L’évolution continue de fixer des limites. Une analyse plus approfondie a révélé que ces virus générés par l’IA restent phylogénétiquement proches d’autres virus connus, et qu’une grande partie de leur efficacité vient du fait qu’ils restent dans des régions connues et fonctionnelles de l’espace génétique. Ainsi, Evo est plus un optimiseur évolutif qu’une machine capable de créer la vie à partir de rien, ce qui réduit sans aucun doute les signaux d’alarme et les risques potentiels.

Le but : tuer les bactéries. Les bactériophages attaquent les bactéries de manière très spécifique et sont étudiés depuis des décennies comme alternative ou complément aux antibiotiques. Et comme certaines bactéries développent une résistance aux médicaments disponibles, ce type de projets devient encore plus intéressant. Les 16 phages conçus ont montré une gamme d’hôtes limitée, en particulier une souche et une souche apparentée, et les chercheurs proposent précisément la thérapie par les phages comme application future. La promesse est que nous n’aurons pas besoin de rechercher des virus appropriés dans la nature pour pouvoir les concevoir pour attaquer des bactéries spécifiques.

Le revers de la médaille. Ces expériences ont été réalisées avec un gafo comportant seulement 11 gènes qui n’infecte pas les humains et qui a été choisi précisément pour cette sécurité. Une récente analyse de biosécurité a conclu que les capacités actuelles d’Evo 2 soulèvent un niveau de préoccupation faible à modéré quant à la création de nouvelles menaces biologiques, d’autant plus que les conceptions créées sont proches de celles qui servent de référence. La question est de savoir ce qui se passera lorsque les futurs modèles pourront concevoir des génomes plus complexes.

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