Des chercheurs de Google DeepMind et de l’université de Yale, aux Etats-Unis, ont conçu une intelligence artificielle capable de comprendre le « langage » des cellules et de prédire leur réaction à différents traitements. En identifiant une fonction inédite à un médicament existant, cette technologie pourrait révolutionner la recherche en cancérologie.
Une IA capable de prédire le comportement des cellules
Baptisée Cell2Sentence-Scale 27B, ou C2S-Scale, cette IA mise au point par Google DeepMind, Google Research et Yale, fonctionne sur le principe des grands modèles de langage (LLM), à l’image de ChatGPT, mais appliquée à la biologie cellulaire.
L’intelligence artificielle a été entraînée sur 1 milliard de tokens d’informations, dont les profils génétiques de plus de 50 millions de cellules humaines et de souris, mais aussi des articles scientifiques, recouvrant un total de 27 milliards de paramètres. Elle a ainsi été conçue pour comprendre, analyser et parler le langage de la biologie.
Son rôle : prédire la réaction d’une cellule à une perturbation ; qu’il s’agisse d’un médicament, d’une hormone ou d’un composé chimique. Et contrairement aux cultures cellulaires effectuées en laboratoire, qui sont limitées, le modèle prend en compte le voisinage réel des cellules. Ce qui s’avère particulièrement important dans le cas des tumeurs.
En d’autres termes, C2S pourrait constituer un véritable simulateur du vivant. Il deviendrait alors possible de simuler virtuellement des milliers de traitements sans avoir besoin de recourir à des essais sur des cultures.
Une découverte majeure de l’IA : réveiller le système immunitaire
Lors d’une première expérimentation, C2S-Scale a analysé plus de 4 000 molécules existantes pour trouver un traitement capable de rendre visibles les tumeurs dites “froides”. Ce sont celles que le système immunitaire ne parvient pas à détecter. Le modèle a ainsi identifié le Silmitasertib, un médicament anticancéreux déjà connu pour ralentir la multiplication des cellules tumorales, par son action sur une enzyme, la protéine kinase CK2.
L’IA a pressenti que ce composé pouvait également forcer les cellules malignes à exposer à leur surface leurs antigènes – une sorte de carte d’identité cellulaire – reconnaissables par les lymphocytes T. Ce qui permettrait alors à ces derniers de les reconnaître et de les éliminer.
Les chercheurs ont ensuite validé cette hypothèse in vitro : combiné à des interférons, des protéines alertant les cellules immunitaires, le Silmitasertib a entraîné « une augmentation d’environ 50 % de la présentation d’antigènes ». Un résultat publié dans leur étude.
« Notre modèle d’IA a généré une nouvelle hypothèse sur le comportement cellulaire du cancer, une prédiction que nous avons depuis confirmée par des validations expérimentales sur des cellules vivantes », a expliqué Shekoofeh Azizi, autrice principale de l’étude.
Pour Sundar Pichai, PDG de Google et d’Alphabet, cette découverte constitue « une nouvelle voie prometteuse pour le développement de thérapies contre le cancer ».
De la modélisation cellulaire à l’immunothérapie
Cette avancée s’inscrit dans le sillage des progrès récents de l’immunothérapie, une approche thérapeutique qui stimule les défenses naturelles de l’organisme contre le cancer. Si elle a révolutionné la cancérologie, elle reste inefficace pour un grand nombre de tumeurs, ces fameuses tumeurs « froides » invisibles pour les cellules immunitaires.
En trouvant des solutions pour les transformer en tumeurs “chaudes”, sensibles à l’action du système immunitaire, C2S pourrait aider à rendre l’immunothérapie plus universelle. D’après le cancérologue Fabrice Denis, directeur de l’institut Astrium, « cela pourrait rendre visibles les deux tiers des tumeurs », encore insensibles à l’immunothérapie.
Au-delà du cas du Silmitasertib, la méthode pourrait permettre de réévaluer des milliers de molécules déjà connues, afin d’identifier de nouvelles propriétés thérapeutiques. Le modèle C2S pourrait ainsi accélérer considérablement le développement de traitements ciblés, tout en réduisant le temps et les coûts liés aux essais traditionnels.
L’IA, nouvel accélérateur de découvertes biomédicales
Cette prouesse s’ajoute à une tendance plus large : l’intégration massive de l’intelligence artificielle dans la recherche médicale. Selon une étude du Boston Consulting Group (2024), 67 médicaments découverts ou générés grâce à l’IA ont atteint les essais cliniques en 2023, contre un seul en 2015. Les molécules issues de ces technologies afficheraient, concernant leur sécurité et leur tolérance, un taux de réussite en phase 1 de 80 à 90 %. Ce qui est nettement supérieur aux moyennes historiques.
Ces outils permettent « de tester plus rapidement de nouvelles idées et de trouver des thérapies plus ciblées, plus efficaces et moins toxiques. On gagne plusieurs années en temps et en coût de développement de médicaments », souligne Fabrice Denis.
Cependant, les chercheurs appellent à la prudence. L’étude menée par Yale et Google n’a pas encore été validée par les pairs, une étape indispensable avant toute reconnaissance officielle par une revue scientifique. « C’est prometteur, mais ce n’est pas une découverte confirmée. A ce stade, il y a plus de potentiel que de preuves », nuance l’oncologue Jérôme Barrière, interviewé par France Info.
Si les prochains tests cliniques confirment les résultats obtenus en laboratoire, l’intelligence artificielle pourrait transformer durablement la recherche médicale, notamment dans la cancérologie. De quoi offrir des arguments en faveur du développement exponentiel de l’IA et de montrer pour une fois, un impact plus positif sur la santé humaine…
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C’est incroyable de voir comment l’intelligence artificielle peut révolutionner la recherche en cancérologie. J’ai hâte de suivre les prochaines avancées dans ce domaine prometteur !
C’est fascinant de voir comment l’IA peut transformer la cancérologie. Cela pourrait vraiment améliorer la précision des traitements et aider plus de patients. Bravo aux chercheurs !
Cette avancée technologique est fascinante ! L’idée d’utiliser l’IA pour découvrir des traitements contre le cancer pourrait vraiment changer la vie de nombreux patients. J’ai hâte de voir les prochaines étapes.
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Cette avancée en intelligence artificielle est prometteuse pour la recherche en cancérologie. Révéler les tumeurs « froides » pourrait véritablement transformer les traitements et améliorer les chances de guérison.