Des modèles de génome IA capables de concevoir des virus bactériens

Des chercheurs de l’université Stanford ont utilisé des modèles de génome IA pour générer des séquences d’ADN codant des virus infectant des bactéries. Ces virus, bien que proches de souches existantes, présentent des caractéristiques distinctes difficiles à obtenir par évolution naturelle.

Les modèles employés s’inspirent des large language models, mais appliqués à l’ADN. Leur entraînement repose sur la prédiction de séquences génétiques à partir de données massives de génomes. Contrairement aux protéines, dont la conception par IA est déjà documentée, les génomes complets introduisent une complexité supplémentaire : la structure de l’ADN inclut des régions fonctionnelles critiques et des séquences neutres. Malgré cette difficulté, les modèles parviennent à produire des gènes fonctionnels et des architectures génétiques plausibles, même pour des organismes complexes.

Les virus générés par ces outils ciblent des bactéries et conservent une parenté avec des souches connues. Cependant, leurs différences structurelles suggèrent une capacité à explorer des espaces génétiques inédits. Les chercheurs soulignent que cette approche pourrait, à terme, être adaptée pour concevoir des virus infectant des vertébrés, bien qu’aucun cas concret ne soit encore documenté. Leur travail met en lumière les risques biologiques liés à l’utilisation de modèles de génome IA, notamment en matière de biosécurité et de contrôle des agents pathogènes.