Google DeepMind dresse une carte prédictive du génome humain

Google DeepMind a dévoilé AlphaGenome Atlas, un outil d’IA conçu pour explorer les effets de chaque changement possible d’une lettre d’ADN dans le génome humain. L’entreprise dit vouloir aider les chercheurs à repérer plus vite les variantes qui comptent vraiment, dans un domaine où les combinaisons à tester se comptent en milliards. L’accès est ouvert pour un usage non commercial dès maintenant, et le commercial arrivera “soon” sur Google Cloud. À ce stade, l’enjeu est clair : passer d’une montagne de données à des pistes de recherche exploitables.

Une carte du génome pensée pour trier le bruit

Le cœur du projet tient dans une idée simple à formuler, moins simple à calculer : attribuer un effet probable à chaque substitution d’une lettre du génome. L’ADN utilise quatre “lettres” — A, C, G et T — et le génome humain compte environ trois milliards de paires de lettres. Dans ce cadre, DeepMind dit avoir produit des prédictions pour quelque neuf milliards de variants possibles, avec des effets moléculaires comme la variation de production d’une protéine. Le tout est présenté comme “the most comprehensive catalogue of how genetic mutations affect molecular biology.”

Google ne se contente pas d’un gros tableau de bord. Les chercheurs peuvent consulter les prédictions via un portail web, via l’interface AlphaGenome et dans Antigravity, la plateforme de développement agentique de l’entreprise. S’ajoute un Variant Impact Score, ou AVI, qui sert à classer rapidement les variants et à interpréter leurs effets moléculaires en même temps. Les laboratoires n’ont pas soudain gagné des semaines de sommeil, mais ils gagnent un filtre plus intelligent.

Pourquoi Google pousse aussi loin sur la biologie

Le projet s’inscrit dans une stratégie plus large, où Google applique l’IA à des problèmes scientifiques de base. AlphaGenome Atlas prolonge AlphaGenome, dévoilé l’an dernier pour aider à identifier les moteurs génétiques de maladies, et AlphaMissense, centré sur les petites mutations qui peuvent altérer des protéines. Ici, DeepMind va plus loin en couvrant aussi les régions du génome qui ne codent pas directement des protéines, mais régulent leur activité.

Lors d’un point presse, Ziga Avsec, responsable génomique chez DeepMind, a expliqué que le modèle sous-jacent existait déjà, mais que la mise à l’échelle a pris du temps : “Basically it took us some time to really precompute and also analyze this many variants because the space is so big,” a-t-il dit. Le modèle a été entraîné sur des bases publiques de génomes humains et de souris, puis appliqué à des milliards de variantes possibles, ce qui a produit un jeu de données d’environ 1 pétaoctet. Dans les sciences du vivant, la taille du fichier finit souvent par raconter l’ambition du projet.

Ce que cela change pour la recherche médicale

Google présente Atlas comme un outil pour aider à comprendre les mécanismes biologiques liés aux maladies, et à terme pour accélérer la découverte de traitements. L’entreprise le met à disposition des chercheurs pour un usage non commercial via son site dès maintenant, avec un accès commercial prévu “soon” sur Google Cloud. En pratique, cela place l’outil entre la recherche fondamentale et les usages plus industriels, avec une question de fond assez classique : qui exploitera d’abord ce type de carte, les équipes académiques ou les développeurs de médicaments ?

Cette annonce arrive aussi dans une période où Demis Hassabis, cofondateur de DeepMind, se détourne davantage de la gestion du laboratoire IA pour se concentrer sur la recherche scientifique, notamment chez Isomorphic Labs, sa société de découverte de médicaments. Le message de Google est cohérent avec son historique récent : AlphaFold a valu à Demis Hassabis et John Jumper le prix Nobel de chimie 2024, et la firme multiplie depuis les outils destinés à la météo, aux mathématiques ou à l’assistance scientifique. Pour rappel, DeepMind ne vend pas seulement des modèles ; il cherche à faire de l’IA un instrument de laboratoire, ce qui est une ambition plus sobre qu’un slogan mais nettement plus lourde à exécuter.