L'IA conçoit des génomes fonctionnels complets

Le modèle de langage génomique Evo 2 a conçu de nouveaux génomes fonctionnels du bactériophage ΦX174. Environ 300 de ces génomes, générés par l'IA, ont été synthétisés chimiquement et testés en laboratoire. Seize phages synthétisés se sont révélés viables et efficaces contre la bactérie résistante Escherichia coli C, suggérant que la phagothérapie pourrait constituer une option pour lutter contre la résistance bactérienne. Il s'agit d'une avancée scientifique majeure : c'est la première fois qu'un modèle de langage conçoit une fonction biologique à l'échelle du génome entier. 

L'évolution œuvre depuis environ 3 milliards d'années à façonner les systèmes biologiques naturels par mutation aléatoire et sélection. L'homme utilise la sélection artificielle depuis longtemps pour modeler les caractéristiques biologiques des plantes et des animaux. Le génie génétique est aujourd'hui un outil reconnu pour la conception de systèmes biologiques, grâce aux progrès de la biologie moléculaire ces dernières décennies. Cela implique de prédire les détails structurels d'une conception fonctionnelle et viable, une tâche complexe et exigeante. La puissance de calcul considérable des supercalculateurs modernes, entraînés avec des données évolutives et génétiques pertinentes, s'avère précieuse pour faciliter la recherche de conceptions biologiques fonctionnelles. 

Récemment, l'intelligence artificielle générative a trouvé des applications dans la conception de systèmes biologiques complexes à l'échelle des gènes et des protéines. En 2025, des chercheurs ont démontré qu'un modèle de langage entraîné à grande échelle sur des données évolutives pouvait générer de nouvelles protéines fonctionnelles. Ils ont présenté ESM3, un modèle de langage protéique capable de générer la structure et les séquences d'acides aminés des protéines à partir d'instructions. Les séquences protéiques déterminent la structure tridimensionnelle et la fonction cellulaire d'une protéine. 

Les modèles de langage génomique sont entraînés sur de vastes corpus d'ADN comprenant des millions de génomes issus de tous les domaines du vivant. De ce fait, ces modèles apprennent les contraintes évolutives qui façonnent les séquences d'ADN dans la nature. Un modèle de langage génomique peut-il générer des génomes fonctionnels complets ? 

Dans une étude récente publiée le 6 août 2026, des chercheurs ont utilisé avec succès les modèles de langage génomique Evo 1 et Evo 2 pour générer des génomes complets du bactériophage ΦX174, présentant des architectures génétiques réalistes et une spécificité pour la bactérie hôte Escherichia coli C. Ils ont utilisé le phage naturel ΦX174 comme modèle de conception. Des milliers de génomes générés ont été évalués, dont environ 300 ont été synthétisés chimiquement et testés en laboratoire. Seize phages se sont révélés viables. Ces phages viables étaient nouveaux et ont rapidement vaincu des souches d'E. coli résistantes à ΦX174 lors de tests de viabilité.

Cette étude fait franchir une nouvelle étape aux modèles de langage génomique en démontrant que ces modèles peuvent saisir les contraintes évolutives des séquences d'ADN avec une fidélité suffisante pour produire des génomes fonctionnels complets. Elle ouvre également la voie à de futures thérapies par bactériophages contre les bactéries résistantes. 

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Références:

  1. Hayes T. et unl. 2025. Simulation de 500 millions d'années d'évolution à l'aide d'un modèle de langage. Science. 16 janvier 2025. Vol. 387, n° 6736, p. 850-858. DOI : https://doi.org/10.1126/science.ads0018
  2. Roi SH et unl. 2026. Conception générative de bactériophages avec des modèles de langage génomique. Science6 août 2026. Vol. 393, n° 6811. DOI : https://doi.org/10.1126/science.aec2657
  3. Inglesby TV et Hanke MS, 2026. Génomes viraux conçus par l'IA. Science. 6 août 2026. Vol. 393, n° 6811, p. 563-564. DOI : https://doi.org/10.1126/science.aej8512
  4. Une intelligence artificielle conçoit un nouveau destructeur d'E. coli. Stanford Reports. 6 août 2026. Disponible sur https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages

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Umesh Prasad
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Umesh Prasad est un chercheur-communicateur qui excelle dans la synthèse d'études primaires évaluées par les pairs en articles de vulgarisation concis, pertinents et rigoureusement documentés. Spécialiste de la vulgarisation scientifique, il est animé par la volonté de rendre la science accessible aux publics non anglophones. Dans cette optique, il a fondé « Scientific European », une plateforme numérique innovante, multilingue et en libre accès. En comblant une lacune cruciale dans la diffusion mondiale des connaissances, Prasad joue un rôle essentiel de conservateur du savoir. Son travail inaugure une nouvelle ère de journalisme scientifique de pointe, mettant les dernières recherches à la portée de tous dans leur langue maternelle.

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