Stanford et Arc Institute : l'IA conçoit des virus antibactériens

Stanford et Arc Institute : l'IA conçoit des virus antibactériens

Une équipe de l'Université de Stanford et de l'Arc Institute a utilisé un modèle d'IA pour concevoir des génomes viraux complets à partir de rien, puis a construit 16 virus fonctionnels en laboratoire qui n'existent pas dans la nature. Ce travail, qui était auparavant disponible uniquement sous forme de prépublication, a maintenant été évalué par des pairs et publié dans la revue Science.

Le New York Times rapporte de nouveaux détails, notamment sur le taux de réussite. Le modèle, appelé Evo, a proposé 700 000 génomes possibles. L'équipe a poursuivi uniquement les candidats les plus prometteurs, a fait synthétiser chimiquement 285 séquences sous forme d'ADN et les a insérées dans des bactéries. Seize de ces séquences ont produit des virus capables de se répliquer. La prépublication mentionnait 302 génomes synthétisés.

Le processus d'entraînement est également devenu plus clair. Evo a d'abord appris à partir d'environ neuf trillions de nucléotides provenant de millions d'animaux, de plantes, de microbes et de virus, identifiant des motifs qui traversent l'ensemble de l'arbre de la vie. Ce n'est qu'ensuite qu'un second tour d'entraînement spécialisé a suivi, utilisant les 11 gènes du phage Phi X-174 et environ 15 000 de ses plus proches parents. Pour le doctorant et co-auteur Samuel King, cela semblait être la suite logique. "C'était juste l'étape suivante évidente", a-t-il déclaré.

Les virus résultants n'étaient pas de simples copies faibles. Ils se sont révélés aussi robustes que les virus naturels, et certains se sont répliqués même plus rapidement que Phi X-174. "Ce ne sont pas juste des versions malades de choses qui existent déjà", déclare Oliver Crook, chimiste des protéines à l'Université d'Oxford, qui n'a pas participé à l'étude. Patrick Cai, biologiste synthétique à l'Université de Manchester, qualifie ce travail de "jalon important".

Cependant, Crook tempère les attentes. L'IA n'a rien inventé de fondamentalement nouveau. Les virus sont très similaires aux espèces naturelles et reposent sur la même biologie. La question demeure de savoir si Evo serait également efficace avec d'autres groupes de virus. Si tel est le cas, les résultats pourraient fournir des outils utiles pour la médecine et la biotechnologie. "Une grande partie de notre science repose sur les virus en tant que technologie", dit Crook.

Pourquoi les règles de sécurité actuelles ne couvrent pas cela

Un écart dans la réglementation de la biosécurité est désormais plus visible que jamais. Les National Institutes of Health des États-Unis ont publié une politique sur la recherche en sciences de la vie à haut risque fin juillet. Elle interdit les expériences qui rendent les agents pathogènes plus dangereux. Cependant, le travail purement computationnel, c'est-à-dire la conception d'ADN viral sur un ordinateur, n'est pas couvert "à moins qu'il n'implique une entité préoccupante", a déclaré l'agence.

Le problème est évident. Avec la variole, cette classification est claire. Avec un virus issu d'un modèle d'IA, ce n'est pas le cas. "Quel est le risque de ce que je n'ai jamais vu auparavant ?" demande Moritz Hanke du Johns Hopkins Center for Health Security. Il constate un large fossé entre le rythme de la recherche et les garde-fous qui l'entourent. "Il y a juste un énorme décalage." Son scénario d'utilisation abusive : "Vous pourriez dire, 'Hé, modèle de langage génomique, fais-moi un génome de grippe modifié pour être plus transmissible ou plus létal.'"

L'équipe a pris des précautions par elle-même. Pendant l'entraînement, Evo n'a reçu aucune donnée sur les virus qui infectent les humains, ni sur les agents pathogènes apparentés provenant d'animaux, de plantes ou de champignons. Cela signifie que le modèle ne peut pas générer ces génomes en premier lieu. "Nous voulions juste être très prudents", déclare Brian Hie, biologiste computationnel à Stanford et co-auteur de l'étude. Hanke qualifie cela de "très louable", surtout parce qu'aucune règle officielle ne l'exigeait. "Parce qu'ils ne reçoivent aucune orientation de nulle part sur ce qu'ils devraient faire", dit-il.

Article original du 21 septembre 2025

Une équipe de recherche en Californie a utilisé l'intelligence artificielle pour concevoir des virus fonctionnels qui tuent des bactéries, dans ce qu'ils décrivent comme la "première conception générative de génomes complets". Le projet marque une première étape vers des formes de vie conçues par IA, selon un rapport de MIT Technology Review.

Le travail a été réalisé par des scientifiques de l'Université de Stanford et de l'Arc Institute, une organisation à but non lucratif. Dans un article de prépublication, ils décrivent comment un système d'IA a proposé de nouveaux codes génétiques pour des virus. L'équipe a ensuite imprimé chimiquement 302 de ces conceptions sous forme de brins d'ADN et les a exposés à des bactéries E. coli. Seize des virus générés par l'IA se sont répliqués avec succès et ont détruit leurs hôtes bactériens.

"C'était assez frappant, juste de voir cette sphère générée par l'IA", a déclaré Brian Hie, qui dirige le laboratoire de l'Arc Institute où les virus ont été créés.

Evo apprend à partir de millions de génomes viraux

Au centre du projet se trouve une IA appelée Evo, qui fonctionne comme un grand modèle de langage mais est entraînée sur la biologie plutôt que sur le texte. Au lieu d'apprendre à partir de livres et d'articles, Evo a été formée sur environ deux millions de génomes de bactériophages. Pour cette étude, les chercheurs lui ont demandé de proposer des variantes de phiX174, un bactériophage simple contenant seulement 11 gènes et environ 5 000 lettres d'ADN.

Jef Boeke, biologiste à NYU Langone Health, a décrit le projet comme un "impressionnant premier pas" vers une vie conçue par IA, même si les virus eux-mêmes ne sont pas techniquement vivants. Il a déclaré que la performance de l'IA était "surprenante" et ses conceptions "inattendues", avec des changements dans l'ordre et l'arrangement des gènes que les scientifiques humains n'avaient pas envisagés.

Pas tout le monde est convaincu. J. Craig Venter, qui a contribué à la pionnière de l'ADN synthétique, a qualifié la méthode de "simple version plus rapide des expériences d'essai et d'erreur". Son laboratoire a déjà créé des cellules synthétiques par un processus similaire, mais avec des recherches manuelles beaucoup plus lentes à travers la littérature scientifique.

Promesses et risques

La technologie pourrait avoir des applications majeures. Les médecins ont longtemps expérimenté la thérapie par phages comme traitement des infections bactériennes multirésistantes. Les virus sont également un outil clé dans la thérapie génique, où ils délivrent de nouveaux gènes dans les cellules humaines. Les virus conçus par IA pourraient rendre ces deux approches plus efficaces.

Mais les risques sont également clairs. L'équipe a délibérément évité de former Evo sur des agents pathogènes humains. Néanmoins, Venter a soulevé des "préoccupations graves" sur ce qui pourrait se passer si la même approche était utilisée sur des virus dangereux comme la variole ou l'anthrax. "Un domaine où j'exhorte à la plus grande prudence est toute recherche sur l'amélioration virale, surtout lorsqu'elle est aléatoire, car vous ne savez pas ce que vous obtenez", a-t-il déclaré.

Élargir la méthode aux cellules vivantes est également beaucoup plus complexe. Une bactérie comme E. coli a environ 1 000 fois plus d'ADN que phiX174. "La complexité passerait d'un niveau déjà considérable à bien plus que le nombre de particules subatomiques dans l'univers", a averti Boeke.

Malgré cela, Jason Kelly, PDG de Ginkgo Bioworks, soutient que la poursuite des cellules conçues par IA devrait être une priorité nationale. Il imagine des laboratoires automatisés qui pourraient tester en continu les conceptions de génomes générées par IA, renvoyant les résultats dans le modèle. "Ce serait un jalon scientifique à l'échelle nationale, car les cellules sont les éléments de base de toute vie", a-t-il déclaré. "Les États-Unis devraient s'assurer que nous y parvenons en premier."