On va être directs : si on m’avait dit il y a deux ans que ChatGPT servirait d’assistant pour manipuler des séquences d’ARN messager, je n’y aurai pas forcément cru.
Mais l’histoire de Paul Conyngham et de sa chienne Rosie, en Australie, nous force à regarder la réalité en face.
Rosie, une chienne adoptée en refuge, souffrait d’un mastocytome avancé. Le diagnostic ? Quelques mois à vivre. Les traitements classiques ne fonctionnaient plus. C’est là que Conyngham, ingénieur mais totalement ignorant en biologie, a décidé de prendre les choses en main. Il n’a pas « demandé à ChatGPT de guérir son chien », il s’en est servi comme expert en génomique.
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L’ingénieur a utilisé l’IA pour traiter des gigaoctets de données génétiques, identifier des mutations et concevoir un vaccin. Et on vous donne le résultat avant la fin de l’article : une injection personnalisée a permis à Rosie de courir à nouveau, alors qu’elle était à l’article de la mort en décembre dernier. Cependant, ce n’est pas terminé.
Le pipeline technique : de la donnée à la seringue
La première étape a consisté à transformer Rosie en « data ». Paul a fait séquencer l’ADN de la tumeur et celui de tissus sains au Ramaciotti Centre for Genomics de l’Université de New South Wales (UNSW). Coût de l’opération : environ 3 000 dollars australiens (1 800 € environ). Une fois ces fichiers bruts en main, le travail de détective a commencé.
Pour comparer les séquences et débusquer les mutations, Paul Conyngham a utilisé des algorithmes de traitement de données et AlphaFold, l’IA de DeepMind spécialisée dans le repliement des protéines. L’objectif était de comprendre comment la structure des protéines mutées dans la tumeur de Rosie pouvait être ciblée par le système immunitaire. ChatGPT a servi de liant, l’aidant à structurer ses recherches et à rédiger un cahier des charges technique ultra-précis pour les chercheurs.
Le problème ? La science n’est rien sans la logistique. Quand les laboratoires pharmaceutiques ont refusé de lui fournir des traitements expérimentaux, Paul a utilisé l’IA pour synthétiser ses découvertes en une fiche technique d’une demi-page. C’est ce document qui a convaincu l’UNSW RNA Institute de produire le vaccin à ARN messager sur mesure. C’est la première fois qu’une telle approche est appliquée à la médecine vétérinaire.
Miracles, limites et « red tape »
Il ne suffit pas d’avoir un vaccin dans une fiole pour l’injecter. Paul Conyngham a dû affronter ce qu’il appelle la « red tape » : la bureaucratie éthique. Il a passé trois mois, à raison de deux heures par soir, à rédiger un dossier d’approbation éthique de 100 pages pour avoir le droit d’administrer le traitement. L’IA l’a également aidé dans cette tâche ingrate de rédaction administrative.
Aujourd’hui, la tumeur principale de Rosie a rétréci de 50 à 75 %. Elle a retrouvé son énergie. Mais le chercheur Palli Thordarson, qui a participé au projet, reste prudent sur X : « Cela n’a peut-être pas guéri Rosie, cela a certainement permis de gagner du temps ». Toutes les tumeurs n’ont pas réagi de la même manière, et il n’y a pas de groupe de contrôle.
Si un ingénieur peut, en quelques mois, piloter la création d’un vaccin personnalisé, qu’est-ce que cela signifie pour la médecine humaine ? Demis Hassabis (DeepMind) et Greg Brockman (OpenAI) ne s’y sont pas trompés : pour eux, c’est le début de la « biologie numérique » accessible.
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