Google DeepMind a présenté l’outil d’intelligence artificielle AlphaGenome Atlas afin d’étudier les relations entre les changements de DNA dans le génome humain et les processus biologiques. L’entreprise a indiqué que l’outil pourrait accélérer les recherches en facilitant la compréhension des causes génétiques des maladies et contribuer au développement de nouveaux traitements.
Atlas propose une carte contenant des prédictions pour chaque changement possible d’une lettre de DNA dans le génome humain. Le génome est constitué de quatre lettres chimiques, abrégées A, C, G et T, et contient environ trois milliards de paires de lettres. Les changements touchant une seule lettre peuvent être inoffensifs, contribuer aux différences habituelles entre les individus ou être associés à des maladies. Les prédictions établies pour chacun des quelque neuf milliards de changements possibles d’une seule lettre montrent comment ces modifications pourraient influencer des processus moléculaires tels que la production de protéines.
Google publie également l’outil Variant Impact Score (AVI), destiné à aider les chercheurs à identifier les mutations nécessitant un examen plus approfondi. Les prédictions pourront être consultées via un portail web, une compétence de la plateforme Antigravity et l’interface AlphaGenome.
Le projet élargit les travaux menés avec AlphaGenome, présenté l’année dernière, et avec AlphaMissense, qui se concentre sur les petites mutations susceptibles d’affecter les protéines. Atlas couvre également les régions qui ne codent pas les protéines, mais qui peuvent réguler le comportement des gènes. Ziga Avsec, responsable de la génomique chez DeepMind, a déclaré que l’analyse et le calcul préalable de milliards de variants prenaient du temps.
La taille du jeu de données produit par AlphaGenome, entraîné à partir de données publiques sur les génomes humain et murin, est d’environ 1 pétaoctet. Atlas est proposé dès aujourd’hui pour un usage non commercial et le sera bientôt pour un usage commercial via Google Cloud. Le projet vient compléter les travaux de Google sur l’intelligence artificielle à vocation scientifique, tels qu’AlphaFold, les prévisions météorologiques et « co-scientist ». AlphaFold avait valu à Demis Hassabis et John Jumper le prix Nobel de chimie 2024.
Pourquoi est-ce important ?
Grâce à cette portée, les recherches génétiques peuvent prendre en compte conjointement non seulement les régions qui produisent des protéines, mais aussi celles qui régulent le fonctionnement des gènes. Pour les chercheurs, le principal changement réside dans la possibilité de sélectionner plus systématiquement, parmi des milliards de variants possibles, les candidats auxquels donner la priorité en laboratoire ou dans le cadre d’études sur les maladies. Les résultats fournis par Atlas restent toutefois des prédictions ; il est nécessaire de vérifier séparément quelles modifications sont réellement associées à des maladies et comment elles affectent les processus cellulaires. Si l’ouverture des données à un usage non commercial les rend accessibles à un large groupe de chercheurs, le fait que l’usage commercial soit proposé via Google Cloud montre que l’accès à l’outil variera selon la finalité de son utilisation.
Contexte
Google n’est pas un nouveau nom dans les archives de FikirPilot : au cours des 90 derniers jours, nous avons publié 30 articles mentionnant ce nom, dont le plus récent date du 9 septembre 2026.