Google DeepMind dévoile AlphaGenome 2 : une IA pour comprendre comment les cellules lisent l’ADN AlphaGenome 2 prédit comment une variation de l’ADN modifie l’activité des gènes dans un type de cellule précis. Réservé à la recherche, il n’est pas validé pour un usage clinique. Presque toutes les cellules du corps portent le même ADN, mais elles n’en lisent pas les mêmes passages : une cellule du muscle cardiaque et une cellule immunitaire n’utilisent pas les mêmes gènes. Une variation de l’ADN peut donc n’avoir d’effet que dans un seul type de cellule, et passer inaperçue quand on analyse un tissu où tout est mélangé. C’est ce problème que veut résoudre AlphaGenome 2 de Google DeepMind. Ce modèle de séquences d’ADN prédit comment une séquence et ses variants influencent des types de cellules et des états cellulaires précis. Ses résultats doivent aider les chercheurs à repérer, parmi les variations génétiques liées à une maladie, celles qui comptent vraiment, et les cellules où elles agissent. Déforestation : Google DeepMind publie une carte pour distinguer forêts naturelles et plantations Le modèle d’origine, AlphaGenome, prédisait de nombreux tissus en parallèle. AlphaGenome 2 fonctionne différemment : il prend en entrée une condition biologique, soit un tissu, un type de cellule ou un état, ainsi qu’une séquence d’ADN d’un million de lettres, et prédit ce qui se passe pour cette condition. Il estime l’expression des gènes, les modifications des histones, l’accessibilité de la chromatine et la méthylation de l’ADN. À partir d’une seule mesure, par exemple l’activité des gènes dans des cellules isolées, il peut prédire des propriétés qui n’ont pas été mesurées, comme l’accessibilité de la chromatine. Selon DeepMind, il a été entraîné sur plus de 100 millions de profils de cellules individuelles couvrant 68 tissus. Le détail du billet précise plus de 107 millions de profils issus d’échantillons humains et de souris. Google DeepMind et A24 unissent leurs forces pour intégrer l'IA dans le processus de création cinématographique Près de deux fois plus de variants repérés DeepMind affirme qu’AlphaGenome 2 identifie près de deux fois plus de variants qui modifient l’expression des gènes que le modèle précédent. Sur le jeu de données TenK10K, qui porte sur 28 types de cellules immunitaires, il retrouve des variants causaux dans 30 % des cas, contre 16 % pour AlphaGenome d’origine et d’autres outils. De l’intestin au vaccin contre le Covid-19 Comme cas d’usage, le modèle a reproduit une découverte publiée sur les maladies inflammatoires de l’intestin : un variant qui active trop le gène ETS2 dans les macrophages de l’intestin, des cellules immunitaires. Le modèle retrouve ainsi à la fois la variation liée à la maladie et la cellule dans laquelle elle agit. Il n’est pas nécessaire de le réentraîner pour étudier un nouvel état cellulaire. Les chercheurs fournissent des données d’expression génique mesurées dans quelques dizaines de cellules, et le modèle s’y adapte. Pour tester cette capacité, DeepMind s’est servi de données sur le vaccin à ARN messager contre le Covid-19 : le modèle a su distinguer les cellules T activées par le vaccin de celles au repos. DeepMind a aussi précalculé des prédictions pour des variants liés à des maladies et à des traits, dans des centaines de conditions cellulaires et tissulaires. Cette ressource doit aider à relier ces variants aux gènes et aux types de cellules concernés, sans que les équipes aient à réaliser elles-mêmes de gros calculs. AlphaGenome 2 est gratuit pour la recherche non commerciale via l’API AlphaGenome. Un accès en préversion privée est proposé pour la recherche commerciale. Des tutoriels Colab sont disponibles, et des « Skills » AlphaGenome 2 pour Google Antigravity sont prévues. DeepMind précise que le modèle est réservé à la recherche et n’a été ni validé ni approuvé pour un usage clinique ou diagnostique. ZD Tech : Pourquoi vous allez bientôt remplacer Google par ChatGPT au travail Galaxy Book6 Series : 10 raisons de choisir la performance Le guide de la migration écoresponsable vers Windows 11 IA locale : la nouvelle ère de l’Intelligence artificielle ? ZD Tech : Pourquoi vous allez bientôt remplacer Google par ChatGPT au travail OpenAI bouleverse la recherche en ligne. Avec 1,2 milliard d'utilisateurs, ChatGPT traite désormais 20 % du volume de Google sur les requêtes en temps réel. Une bascule qui force les entreprises à repenser d'urgence leur stratégie de référencement. 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Comment j'ai créé en deux heures et gratuitement l'application dont j'avais besoin, avec Ollama et VS Code Je ne suis pas développeur, mais j'ai réussi à utiliser une IA installée localement pour créer un logiciel d'écriture adapté à mes besoins. Voici comment j'ai procédé.