Depuis 2014, José Penadés (spécialiste de la résistance antimicrobienne à l’Imperial College London) et son équipe butaient sur un problème qui leur paraissait insolvable. Ils essayaient de comprendre comment certains virus parasites capables de détourner l’ADN d’autres virus parvenaient à infecter avec tant de facilité une grande diversité de bactéries. Ils avaient bien une hypothèse pour l’expliquer, mais il leur a fallu dix ans pour la prouver entièrement.
L’IA étant d’une grande aide en biologie (on pense notamment au système AlphaFold de Google), l’équipe l’a soumise à un autre modèle interne à l’entreprise, présenté comme un « co-scientifique ». Quelle ne fut pas leur surprise quant en à peine 48 h, le modèle leur a renvoyé, noir sur blanc, la réponse qu’ils cherchaient depuis plus de dix ans, sans même que Google ait accès à leurs travaux.
L’IA de Google : le collègue presque parfait ?
Bien évidemment, l’équipe a été stupéfaite par l’efficacité extrême de ce modèle, car le domaine qu’ils étudient est l’un des plus complexes de la biologie contemporaine. Situé à la frontière de la génétique et de la virologie, il nécessite normalement des quantités de données ahurissantes et des centaines d’essais afin d’arriver à formuler une conclusion fiable sur une thématique donnée.
Du point de vue d’un biologiste expérimenté, voir un modèle d’IA parvenir à reconstruire en 48 heures un mécanisme d’évolution virale qu’une décennie de manipulations n’avait fait qu’effleurer, c’est comme voir une machine traverser d’un bond dix ans de doutes et de fausses pistes.
Pour Tiago Dias da Costa, un collègue de Penadés qui a également travaillé sur cette thématique durant cette décennie, c’est un nouvel univers entier qui s’est ouvert à eux. « « Notre travail montre que l’IA a le potentiel de synthétiser toutes les preuves existantes et de nous guider vers les questions et les conceptions expérimentales les plus importantes » », dit-il, estimant que l’outil pourrait « écarter les impasses » et permettre de progresser « à une vitesse extraordinaire ».
La menace des superbactéries
Technologiquement et méthodologiquement parlant, cette réussite est déjà exceptionnelle, mais cela ne doit en aucun cas occulter la réelle problématique sur laquelle travaille cette équipe de l’Imperial College London : la résistance antimicrobienne. Plus connu du grand public sous le nom d’antibiorésistance, elle est qualifiée de « pandémie silencieuse » par l’OMS et représente l’une des plus grandes menaces sanitaires mondiales.
L’organisme la définit ainsi sur son site : « La résistance survient lorsque les bactéries évoluent en réponse à l’utilisation de ces médicaments. Ce sont les bactéries, et non les êtres humains ou les animaux, qui deviennent résistantes. Elles peuvent alors provoquer chez l’homme ou l’animal des infections plus difficiles à traiter que celles dues à des bactéries non résistantes ».
Chaque année, elle tue au moins 1,27 million de personnes dans le monde, dont 35 000 aux États-Unis, principalement en raison de nos très mauvaises pratiques (surconsommation d’antibiotiques chez l’Homme et l’animal) et de la capacité des bactéries à muter de plus en plus facilement.
Les virus parasites qu’étudient Penadés et ses collègues ne font qu’empirer la situation, car ils servent de véhicules ultra-efficaces pour transporter des gènes problématiques d’une bactérie à l’autre. Ainsi, les superbactéries résistantes aux traitements courants sont de plus en plus nombreuses et incontrôlables, d’où l’importance pour la recherche médicale de s’emparer de toutes les solutions à sa portée pour juguler le problème.
Au moment de leur découverte, l’équipe n’avait pas publié encore d’article en bonne et dûe forme, mais avait partagé ses résultats sur la plateforme bioRxiv. Depuis, ils ont fiabilisé et cadré leur méthodologie en faisant paraître un réel article cette fois (validé par la communauté scientifique) dans la prestigieuse revue Cell. Preuve irréfutable que ce domaine qui avançait à pas comptés peut désormais compter sur la puissance des LLM (Large Language Model) pour permettre aux chercheurs de se consacrer aux validations expérimentales. L’exploration laborieuse des hypothèses par tâtonnements et les expérimentations chronophages peuvent dorénavant être confiées à la machine ; un temps précieux gagné face à la rapidité de l’évolution de la résistance antimicrobienne.
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