Applications de l'IA en biotechnologie
Autrefois, la bioconception était l'apanage de laboratoires de biologie moléculaire sophistiqués. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) a ouvert un nouveau domaine : la bioconception computationnelle.
Au lieu de passer des années à expérimenter avec la biologie traditionnelle, les scientifiques peuvent désormais « programmer » des organismes comme s’ils écrivaient des logiciels, et l’IA est l’outil qui accélère cette percée.
L'IA conçoit des séquences d'ADN : de la simulation à la création
Selon Tuoi Tre Online , décoder l'ADN était autrefois une prouesse en biologie, mais ce n'est qu'un début. Grâce à l'IA, le processus est passé de la « lecture » à l'« écriture » du code génétique. Les modèles d'apprentissage profond sont entraînés sur des millions de séquences génétiques, capables de reconnaître la structure, la fonction et même de prédire le fonctionnement des gènes dans les cellules.
Un bon exemple est celui d'outils comme ProGen, un modèle de langage génétique qui fonctionne de manière similaire à ChatGPT, mais qui, au lieu de générer du texte, génère de nouvelles séquences protéiques. Ces IA non seulement « composent » les gènes, mais évaluent également leur repliement, leur activité biologique et leur utilité.
L'important est que l'IA ne remplace pas les scientifiques , mais les aide à réduire considérablement le temps de test et d'optimisation. Une séquence d'ADN peut comporter des milliards de combinaisons différentes, ce qui est quasiment impossible à tester manuellement. L'IA permet de choisir les combinaisons les plus réalisables, beaucoup plus rapidement et avec plus de précision.
Une belle opportunité, un grand défi
Grâce à l’IA, les entreprises de biotechnologie créent des bactéries capables de dégrader le plastique, des cultures plus résistantes à la sécheresse et même des vaccins personnalisés pour chaque personne.
En médecine, l’IA code pour des enzymes de dissolution de tumeurs, des anticorps hautement spécifiques ou des biomolécules utilisées pour le diagnostic précoce du cancer.
Cependant, de nombreux experts mettent en garde contre le risque d'abus potentiel de cette technologie. L'IA peut servir à concevoir des virus ou des agents biologiques dangereux si elle tombe entre de mauvaises mains. Par conséquent, la rapidité du développement s'accompagne d'un besoin urgent de contrôle éthique, de transparence des sources de données d'apprentissage et de surveillance de la biosécurité.
De plus, la technologie reste dépendante des données, ce qui signifie que la puissance de l'IA dépend de la quantité de données biologiques précises et diversifiées disponibles. Dans des domaines encore insuffisamment étudiés, l'IA peut encore produire des conceptions défectueuses, ou biologiquement inadaptées à la réalité.
Enfin, il y a aussi la question du droit d'auteur génétique : lorsqu'une IA crée une séquence d'ADN inédite, à qui appartient-elle ? Au chercheur, à l'entreprise ou au modèle d'IA ?
L’avenir du biodesign pourrait ressembler à la programmation logicielle
Nous entrons dans une ère où les organismes ne sont pas simplement découverts, mais « écrits » de toutes pièces par des machines. Tout comme un programmeur écrit le code d'une application, un futur biologiste pourrait concevoir un micro-organisme ou une protéine spécifique en décrivant les exigences, laissant l'IA calculer le reste.Source : https://tuoitre.vn/ai-thiet-ke-chuoi-adn-mo-ra-ky-nguyen-moi-cong-nghe-sinh-hoc-20250627104654027.htm
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