Une personne gantée manipule un petit cristal dans une boîte contenant de nombreux cristaux, dans un environnement de laboratoire.

AlphaGenome 2 : DeepMind prédit l’effet des variants par cellule

Google DeepMind a présenté le 11 novembre AlphaGenome 2, un modèle d’IA qui prédit comment une séquence d’ADN et ses variations agissent sur différents types de cellules humaines. Entraîné sur plus de 100 millions de données cellulaires, il est accessible par API pour les usages non commerciaux.

C’est le successeur d’AlphaGenome, selon The Verge. Le média américain y voit un outil qui donne aux chercheurs une vue plus fine d’un problème réputé très difficile : comprendre comment des changements dans notre ADN affectent les cellules. Un terrain difficile, mais qui pourrait livrer des indices sur les causes de certaines maladies, voire orienter vers de nouveaux traitements.

Un microscope devant trois cellules de couleurs différentes traversées par un brin d’ADN stylisé, à côté d’un ordinateur portable.

Une prédiction qui dépend de la cellule

D’après ITmedia, l’utilisateur peut préciser le type et l’état de la cellule qui l’intéresse, puis obtenir une prédiction correspondante. L’intérêt se comprend vite : une même variation génétique n’a pas forcément les mêmes conséquences d’un tissu à l’autre, et pouvoir interroger le modèle cellule par cellule rapproche la prédiction de la réalité biologique.

Le média japonais affirme aussi que la précision pour repérer les mutations liées à des maladies a été nettement améliorée par rapport au modèle précédent. ITmedia ne chiffre toutefois pas ce gain. Il faudra donc attendre des évaluations indépendantes pour juger de l’ampleur réelle du progrès.

Reste la question de l’accès. L’API est ouverte aux seuls usages non commerciaux, précise ITmedia. De quoi intéresser les laboratoires publics et universitaires ; une entreprise qui voudrait intégrer le modèle à un produit ou à un service payant n’est en revanche pas concernée par cette ouverture.

SiliconANGLE rapporte l’annonce en même temps que celle d’une nouvelle génération de Gemini Robotics, le modèle vision-langage-action de DeepMind destiné aux robots. Deux domaines très éloignés, un même laboratoire. Reste à voir si des équipes de recherche publieront bientôt des résultats obtenus avec AlphaGenome 2.

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