Evo 2 : le ChatGPT de l’ADN a « un potentiel énorme » pour François Rousset (CNRS)
Des chercheurs de l'université Stanford, menés par Samuel H. King, ont publié jeudi 6 août dans la revue Science les résultats d'une expérience au cours de laquelle un modèle de langage génomique a généré les séquences complètes de 16 bactériophages viables, des virus qui infectent des bactéries sans danger pour l'humain. Ces génomes synthétiques, proches du bactériophage naturel ΦX174 qui s'attaque à la bactérie Escherichia coli, ont ensuite été fabriqués en laboratoire et se sont révélés fonctionnels. L'outil à l'origine de cette prouesse, baptisé Evo, avait été dévoilé en novembre 2024 par cette même équipe de bio-ingénierie, avant qu'une seconde version, Evo 2, ne soit présentée en mars dernier. Interrogé sur cette annonce, François Rousset, chercheur CNRS au Centre international de recherche en infectiologie, y voit une avancée potentiellement révolutionnaire pour son domaine.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Next INpact. Lire l'article original →
Cette percée illustre ce que peuvent produire des modèles de langage appliqués non plus au texte mais à l'ADN. Selon François Rousset, Evo 2 fonctionne un peu comme ChatGPT : là où un modèle de langage classique apprend à prédire le mot suivant à partir d'immenses corpus de textes, Evo 2 a appris, en s'entraînant sur de vastes bases de séquences génétiques, à prédire quelle base nucléotidique (A, T, G ou C) doit suivre une séquence donnée, en intégrant les contraintes biologiques qui régissent ces enchaînements. Pouvoir concevoir des génomes viraux fonctionnels de bout en bout ouvre des perspectives concrètes pour la recherche fondamentale, pour la phagothérapie contre les bactéries pathogènes résistantes aux antibiotiques, et plus largement pour l'ingénierie du vivant, en réduisant potentiellement des années de tâtonnements en laboratoire à de simples générations informatiques.
Ces travaux s'inscrivent dans un rapprochement croissant entre intelligence artificielle et biologie de synthèse, un mouvement déjà porté par des outils comme AlphaFold de Google DeepMind pour la prédiction de structures de protéines. En choisissant de démontrer les capacités d'Evo 2 sur des bactériophages inoffensifs pour l'humain, l'équipe de Stanford adopte une approche prudente pour explorer le potentiel de la génération de génomes complets par intelligence artificielle, avant d'envisager des organismes plus complexes. Cette démonstration soulève aussi des questions de biosécurité, la capacité à concevoir informatiquement des génomes fonctionnels pouvant à terme s'étendre à d'autres micro-organismes. La communauté scientifique, dont fait partie François Rousset, suit de près ces développements, susceptibles de transformer la façon dont chercheurs et industriels conçoivent de nouveaux organismes ou outils biologiques dans les années à venir.
Un chercheur du CNRS souligne le potentiel de cette avancée pour la recherche française en phagothérapie et en biologie de synthèse.