Dans le domaine de la biologie moléculaire, l’IA a fait des pas de géant et elle redéfinit complètement les protocoles expérimentaux. Aujourd’hui, nous assistons à l’émergence de laboratoires autonomes (comme le A-Lab), pilotés entièrement par des robots et par des modèles d’IA. C’est une toute nouvelle manière d’approcher la recherche scientifique et de l’accélérer.
L’émergence des laboratoires autonomes
Un laboratoire autonome fonctionnel combine deux ensembles technologiques de pointe :
- Des équipements robotisés.
- Des modèles d’apprentissage automatique en capacité de concevoir des expériences et d’analyser les résultats.
Une approche complètement révolutionnaire qui permet d’accélérer le processus scientifique et de générer des solutions innovantes. Héctor García Martín est physicien et biologiste synthétique au Lawrence Berkeley National Laboratory. Il explique : “c‘est un travail à la pointe de la technologie“. Ces laboratoires “automatisent complètement l’ensemble du processus de génie des protéines”.
C’est un domaine particulier de la biotechnologie se concentrant principalement sur la création ou la modification de protéines. Ses applications sont plutôt diverses : domaine médical, industriel ou recherche pure. Il implique nécessairement la manipulation de la structure des protéines ; un processus qui peut être plutôt fastidieux si on se cantonne aux méthodes traditionnelles.
En effet, pour déterminer quelle protéine présente la meilleure performance, il faut effectuer un très grand nombre de manipulations et de tests. Un travail qui peut être vite monotone et répétitif. Automatiser l’ensemble de ces processus grâce à l’IA et à la robotique est un immense gain de temps pour les chercheurs.
Le grand pouvoir d’un modèle d’IA simplifié
À l’Université du Wisconsin-Madison, l’équipe de recherche de Philip Romero (généticien moléculaire spécialisé dans les protéines) a mis au point un système établi sur un modèle d’IA simple. Celui-ci est capable de relier une protéine à sa fonction et de proposer rapidement les modifications de séquences adéquates pour l’améliorer.
Selon les dires de Romero lui-même, il explique que ce modèle permet de “set and forget“. À comprendre : “on donne les instructions au modèle, et c’est fini, plus besoin de s’en soucier“. Le modèle est autonome et conduit quasiment seul les expériences de reconfiguration enzymatique. On désigne par ce terme tout le processus de modification ou de refonte des enzymes destiné à améliorer leurs performances ou alors à créer de nouvelles fonctions spécifiques.
Leur modèle envoie les séquences de protéines qu’il a composées aux équipements de laboratoire qui fabriquent ensuite les protéines, les teste, et le processus est réitéré. Grâce à cette approche, l’équipe a réussi à rendre certaines enzymes métaboliques (des glycoside hydrolase) plus résistantes à la chaleur. Après 20 cycles expérimentaux seulement, ils sont parvenus à des résultats très convaincants.
Les défis futurs et la collaboration avec l’humain
Même si cette vague d’automatisation des laboratoires ouvre un vaste horizon de possibilités très prometteur, des ajustements sont encore nécessaires pour adapter ce mode de fonctionnement à d’autres domaines que le génie des protéines.
Huimin Zhao, un biologiste de l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign estime que rendre des protéines plus stables à la chaleur est un processus relativement simple. En revanche, adapter un laboratoire autonome pour qu’il modifie les enzymes d’une autre manière n’est pas encore une tâche évidente.
Le but de ces laboratoires autonomes n’est absolument pas de remplacer la main de l’homme. Ils sont plutôt pensés pour diminuer au maximum les tâches répétitives et laborieuses, afin que les chercheurs se concentrent plutôt sur le côté créatif de leur profession. Jacob Rapp, co-auteur du papier paru dans Nature sur lequel est basé cet article, l’exprime très bien auprès de ses confrères : “nous ne remplaçons pas les humains, nous remplaçons les parties ennuyeuses pour que vous puissiez vous concentrer sur les aspects intéressants de votre travail d’ingénierie“.
L’automatisation et l’IA annoncent un avenir réellement passionnant pour la biologie moléculaire, et pour la recherche scientifique au sens large. Même si les laboratoires autonomes ne sont pas encore applicables à tous les domaines, voir qu’ils sont déjà capables d’abattre un travail titanesque en si peu de temps est déjà formidable. Une collaboration entre l’homme et la machine qui s’annonce déjà comme un game changer dans le domaine de la recherche.
- Des laboratoires autonomes, pilotés par des robots et des systèmes d’IA, émergent de plus en plus.
- Dans le domaine du génie des protéines, l’automatisation fait déjà des merveilles.
- Pour le moment, ces processus d’automatisation ne sont pas forcément envisageables dans tous les domaines.
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