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NVIDIA et l’Arc Institute viennent de dévoiler Evo 2, le plus grand modèle d’IA publiquement disponible pour la biologie. Ce modèle peut analyser et générer des séquences d’ADN complètes, jusqu’à la taille d’un génome bactérien simple.
Contrairement aux approches précédentes, Evo 2 utilise un contexte d’un million de paires de bases, ce qui lui permet de comprendre les interactions complexes entre les différentes parties d’un génome. Le modèle a été entraîné sur plus de 100 000 espèces différentes, lui donnant une compréhension large de la diversité génétique.
Le code source, les données d’entraînement et les poids du modèle sont entièrement open source. Le modèle est accessible via la plateforme NVIDIA BioNeMo et une interface conviviale nommée Evo Designer.
Points techniques importants :
La capacité de générer des génomes n’est qu’une première étape. La vraie valeur d’Evo 2 réside dans sa capacité à comprendre et prédire les effets des modifications génétiques. C’est un outil qui augmente notre compréhension plutôt qu’une solution miracle.
Les applications immédiates seront probablement dans la recherche fondamentale et le diagnostic médical. La création de nouveaux organismes viables reste un défi complexe qui nécessite plus que la simple génération de séquences.
La démocratisation de ces outils via l’open source présente des opportunités et des risques qui devront être gérés collectivement par la communauté scientifique.
Imaginez un architecte qui dessine des plans de maison. Il peut facilement dessiner une maison qui ressemble à une vraie maison - avec des portes, des fenêtres et un toit. Mais est-ce que cette maison tiendra debout? Est-ce que la plomberie fonctionnera? Est-ce qu’elle sera confortable à vivre?
C’est un peu la même chose avec Evo 2. Il peut “dessiner” un génome qui ressemble à un vrai génome, mais faire fonctionner ce génome dans un organisme vivant, c’est une autre paire de manches!
Nous sommes à l’aube d’une révolution en biotechnologie! Avec Evo 2, nous pourrons accélérer drastiquement la recherche en médecine personnalisée, créer des organismes capables de nettoyer la pollution, et peut-être même concevoir des bactéries pour terraformer Mars.
L’aspect open source va démocratiser la recherche en génétique, permettant à des laboratoires du monde entier de contribuer à des avancées majeures. Les applications potentielles sont infinies : des traitements sur mesure pour le cancer, des cultures plus résistantes, des solutions biologiques pour le changement climatique.
La démocratisation des outils de conception génétique ouvre la porte à des scénarios inquiétants. Sans contrôle strict, cette technologie pourrait être utilisée pour créer des armes biologiques ou des virus ciblés.
Même avec de bonnes intentions, les erreurs dans la conception génétique pourraient avoir des conséquences catastrophiques sur les écosystèmes. Les organismes modifiés pourraient avoir des effets imprévus une fois relâchés dans la nature.
La course à l’innovation pourrait nous pousser à déployer ces technologies avant d’en comprendre pleinement les implications à long terme.
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