Cet outil a été conçu pour aller au-delà de l’identification des gènes, en cherchant à prédire comment les séquences d’ADN régulent les processus biologiques. Concrètement, il vise à comprendre comment l’information génétique influence l’activité des gènes, la production de protéines et le comportement des cellules. Il s’agit d’une avancée majeure vers une vision plus fonctionnelle et prédictive de la génomique.
Entraîné sur de vastes ensembles de données génomiques, AlphaGenome utilise des techniques de deep learning pour identifier des liens entre les séquences d’ADN et leurs effets biologiques. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur des expériences de laboratoire longues et coûteuses, les chercheurs peuvent ainsi utiliser l’IA pour anticiper l’impact de variants génétiques, à plus grande échelle et en moins de temps. Cette capacité de prédiction transforme en profondeur l’interprétation de l’ADN : l’IA permet de passer de descriptions statiques des séquences à des modèles dynamiques expliquant la régulation, les interactions et les effets potentiels.
De telles approches ont des implications majeures. Des outils comme AlphaGenome pourraient accélérer la recherche sur les maladies en améliorant l’interprétation des mutations génétiques, soutenir le développement de la médecine personnalisée et permettre la conception de systèmes biologiques ingénierés dans des domaines comme la biologie de synthèse ou la bioproduction. Plus largement, elles illustrent une transformation profonde des sciences du vivant. La biologie devient de plus en plus computationnelle et guidée par les données, l’IA agissant comme un puissant complément aux expérimentations en laboratoire. Plutôt que de remplacer les expériences, l’IA aide à les orienter, à affiner les hypothèses et à explorer plus efficacement la complexité du vivant.
Cette évolution est au cœur de l’orientation Digital Life Sciences (DLS). En combinant biologie, science des données et intelligence artificielle, DLS prépare les étudiants à travailler avec ce type de technologies. En apprenant les méthodes de deep learning, l’analyse de grands volumes de données biologiques et les outils computationnels modernes, les étudiants développent la capacité de modéliser, d’interpréter et de prédire des systèmes biologiques. Des technologies comme AlphaGenome illustrent la direction prise par le domaine, ainsi que les défis auxquels seront confrontés les futurs bioingénieurs. À travers les Digital Life Sciences, les étudiants sont formés non seulement à comprendre ces avancées, mais aussi à contribuer activement à la prochaine génération de biotechnologies et de sciences du vivant augmentées par l’IA. Pour en savoir plus sur l’orientation Digital Life Sciences du Bachelor en Life Sciences Engineering, consultez le plan d’études ici.