Accélérer la découverte d’antibiotiques avec ChatGPT
Le Dr César de la Fuente et son équipe utilisent de nouveaux outils pour lutter contre la résistance aux antimicrobiens.
« C’est extraordinaire de penser à quel point nous savons peu de choses et à tout ce qu’il reste à découvrir. J’essaie de transmettre cette idée aux jeunes, de leur faire comprendre que l’avenir leur appartient. Nous ne comprenons presque rien au monde, et c’est passionnant, car c’est là que la science peut nous aider. » —Dr César de la Fuente
« Des outils comme ChatGPT nous aident à accélérer les découvertes scientifiques. C’est un véritable terrain de jeu pour un scientifique comme moi. »
Un problème croissant
La médecine moderne repose sur des antibiotiques efficaces, qui nous aident à guérir des maladies courantes, à nous remettre d’opérations et d’accouchements, et bien plus encore. Cependant, un problème prend de l’ampleur : les bactéries combattues par les antibiotiques sont particulièrement tenaces, et plus nous utilisons ces médicaments contre elles, plus les souches résistantes ont l’occasion de devenir dominantes. C’est ce qu’on appelle la résistance aux antimicrobiens (RAM). Environ 5 millions de décès sont associés chaque année à la RAM bactérienne, et ce chiffre devrait doubler d’ici 2050.
De nouveaux antibiotiques sont indispensables pour lutter contre la RAM, mais la méthode traditionnelle, qui consiste pour les scientifiques à explorer la nature et à fouiller le sol, les plantes et d’autres matières organiques afin de trouver des molécules actives, est longue et repose largement sur des essais et des erreurs. Des outils comme ChatGPT et Codex permettent au Dr César de la Fuente et à son équipe d’adopter une approche inédite et plus rapide pour identifier de nouvelles molécules dans la lutte contre la RAM. « Nous faisons tout à la vitesse du numérique », explique-t-il.
« Souvent, le temps que je prenne un café, mon équipe a déjà découvert une multitude de nouvelles molécules susceptibles de devenir le prochain antibiotique. »
« Notre laboratoire entreprend des projets à haut risque, mais quand nous réussissons, les résultats sont extraordinaires. »
—Marcelo Der Torossian Torres
« Codex est un excellent copilote. Quand je veux mettre quelque chose en œuvre, Codex peut simplement le produire en une seconde. Cela me fait gagner du temps et me permet de faire autre chose. »
—Erik Hartman
« Pour moi qui suis scientifique expérimentale, développer un algorithme est une avancée majeure. Je peux utiliser Codex pour écrire un script et m’assurer que mes données sont représentées graphiquement de la même manière pour chaque expérience. »
—Angela Cesaro
Traiter la biologie comme du code
L’une des grandes avancées du laboratoire de la Fuente consiste à traiter ce problème comme un problème d’information : l’ADN, composant fondamental du vivant, n’est qu’un code. Des outils comme ChatGPT l’aident à concevoir des algorithmes capables de parcourir rapidement les systèmes complexes qui définissent notre monde et d’identifier de nouveaux antibiotiques potentiels en quelques heures au lieu de plusieurs années.
« Nous pouvons désormais découvrir de nouvelles molécules antibiotiques en quelques heures au lieu de cinq ou six ans. »
« Avec Codex, une personne qui n’a jamais programmé et qui ne comprend pas le langage informatique peut désormais le faire. »
—Dr César de la Fuente
Angela travaille dans le laboratoire expérimental pour créer des molécules à tester.
ChatGPT est devenu un élément essentiel du flux de travail du laboratoire de la Fuente. « Il est devenu le cerveau collectif du laboratoire. Il sait comment les différents membres de l’équipe abordent la science, car nous y versons beaucoup de nos idées », explique le Dr de la Fuente. « Il saisit véritablement notre pensée : la manière dont nous générons des idées, notre ingéniosité et ce que nous apportons en tant qu’êtres humains. »
Codex a fait tomber les barrières entre les membres de l’équipe, qui vont des scientifiques traditionnels aux biologistes computationnels et aux ingénieurs en apprentissage automatique. « Des personnes qui, il y a cinq ans, n’auraient jamais utilisé un ordinateur autrement que pour analyser des données sont désormais capables de faire de la biologie computationnelle. Elles peuvent écrire des algorithmes pour identifier des tendances dans leurs données ou visualiser leurs résultats de façons auparavant impossibles. »
« Notre laboratoire est très diversifié : nous comptons des chimistes, des biologistes et des informaticiens. Nous avons tellement de talents qui travaillent dans différents domaines. »
—Jianing Bai
Une visualisation des structures moléculaires que le laboratoire de la Fuente analyse à grande échelle.
« L’IA peut relier les connaissances de différentes disciplines, ce qui nous aide à poser de meilleures questions et à élaborer de meilleures méthodes pour résoudre des problèmes très complexes. »
—Tianang Leng
« Je ne ferais pas mon travail si nous n’essayions pas de nous attaquer à des problèmes majeurs. »
L’avenir des antibiotiques
L’association de l’ingéniosité humaine et de l’intelligence des machines contribue à tracer une voie passionnante pour l’avenir de la médecine. « Il y a seulement deux ans encore, j’étais pessimiste quant à notre capacité à suivre la course aux armements entre la RAM et la faculté de l’humanité à concevoir de nouvelles molécules », explique-t-il. « Mais aujourd’hui, certains des systèmes que nous avons récemment développés avec des outils comme ChatGPT me donnent bien plus d’espoir que je ne l’aurais imaginé. » Pour le Dr de la Fuente, tout ce qu’il fait sert un objectif unique : réduire la souffrance et sauver des vies. « J’ai attendu toute ma vie de disposer d’outils qui nous permettent de faire ce que nous faisons aujourd’hui. »
« Nous avons constaté qu’un grand nombre des molécules que nous avons découvertes sont effectivement capables de tuer les agents pathogènes contemporains. »
—Dr César de la Fuente
« Imaginez une molécule créée sur ordinateur et capable de sauver des vies. Je pense que les scientifiques vivent pour ces moments où l’on découvre quelque chose que personne n’a jamais découvert dans l’histoire de l’humanité. »