Et si l’IA dénichait dans l’ADN un mystérieux cousin de CRISPR ? Découvrez comment des agents IA explorent la biologie, conçoivent de nouvelles protéines et ouvrent des perspectives fascinantes — avec de grandes questions éthiques à la clé. Une aventure scientifique qui donne matière à réfléchir !
#IA #Science #ADN
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0:00 - L’intelligence artificielle découvre l’ART
1:03 - Une nouvelle piste génétique
4:29 - Du système CRISPR à l’édition génétique
9:59 - De la découverte à la conception biologique
11:11 - L’intelligence artificielle conçoit des protéines
15:43 - Modifier le corps humain
19:42 - Les enjeux éthiques de l’édition génétique
22:03 - L’avenir de la recherche sur le vivant
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00:0221h, près des 1000 agents d'intelligence artificielle ont examiné plus de 200 000 enzymes présentes dans la nature et
00:08ils ont trouvé quelque chose qui était caché dans l'ADN et que les scientifiques ne savent même pas encore
00:13expliquer complètement.
00:15Cette découverte présente des similitudes avec CRISPR, cette technologie qui permet déjà de modifier les jeunes humains et de traiter
00:22des maladies autrefois considérées comme incurables.
00:24Mais aujourd'hui, l'intelligence artificielle va bien au-delà de la simple analyse du code de la vie.
00:30Elle aide les scientifiques à concevoir de nouvelles structures biologiques et cela nous rapproche d'une possibilité que l'humanité
00:36poursuit depuis bien longtemps, vous savez ?
00:40Vivre plus longtemps, ralentir les effets du vieillissement et, qui sait, un jour, dépasser les limites biologiques de notre propre
00:47corps.
00:48Mais sommes-nous vraiment prêts pour ce qui arrive quand nous commençons à réécrire notre propre vie ?
00:54C'est ce que nous allons comprendre dès maintenant.
01:03Pendant environ 21 heures, pour être plus précis, 950 agents d'intelligence artificielle ont travaillé en parallèle,
01:09analysant plus de 200 enzymes associés à des mécanismes génétiques que l'on trouve dans la nature.
01:15Ils cherchaient des motifs, comparer des séquences et explorer les possibilités qui pourraient révéler des systèmes biologiques que nous comprenons
01:23encore mal.
01:24Et au beau milieu de toute cette enquête, quelque chose d'inattendu est apparu, un ensemble de séquences génétiques avec
01:31une organisation qui rappelait, par certains aspects, le CRISPR, ce système qui a révolutionné notre capacité à modifier l'ADN.
01:38La découverte a été baptisée ART, mais il y avait un problème.
01:42Personne ne savait exactement ce que faisait ce système à ce moment-là.
01:45Et c'est justement là que cette histoire commence à devenir vraiment intéressante, vous allez voir.
01:50Parce que le résultat ne venait pas d'une expérience traditionnelle menée pas à pas par une équipe d'êtres
01:55humains.
01:55Il provenait d'une enquête à grande échelle dans laquelle des centaines d'agents d'intelligence artificielle ont exploré différentes
02:01voies,
02:01jusqu'à identifier un candidat qui méritait une attention scientifique toute particulière.
02:06Pour la première fois, nous commençons maintenant à voir beaucoup plus clairement ce qui se passe lorsqu'une intelligence artificielle
02:12cesse de simplement répondre à des questions sur la biologie.
02:16Elle commence désormais à aider à formuler de nouvelles hypothèses sur les mécanismes de notre propre vie
02:21et ce qui a attiré l'attention des chercheurs n'était pas une enzyme complètement nouvelle, d'accord ?
02:26La transcriptase inverse était déjà apparue dans des études antérieures sur un type de virus bactérien connu sous le nom
02:32de bactériophage.
02:33La nouveauté résidait dans ce qui se trouvait autour d'elle.
02:37L'un des agents Cloud a examiné l'ADN proche du gène de cet enzyme et a découvert une longue
02:42séquence de répétitions organisées à intervalles réguliers.
02:45À côté se trouvait également un gène associé à une autre protéine dont la fonction n'était pas encore connue.
02:51Séparément, ces deux éléments auraient pu sembler n'être que quelques séquences de plus parmi des milliards d'informations génétiques.
02:57Mais ensemble, ils formaient une architecture très commune.
03:01L'agent a commencé à compter les répétitions, à mesurer les intervalles qui les séparent,
03:04à comparer l'organisation avec les systèmes déjà connus
03:07et à chercher de possibles descriptions dans la littérature scientifique déjà publiée par des chercheurs.
03:12S'est-ce alors qu'est apparue l'hypothèse que ces séquences pourraient faire partie d'un mécanisme biologique encore
03:18non caractérisé ?
03:19Et les premiers tests en laboratoire ont apporté un indice supplémentaire.
03:23La région répétitive de l'Arte produisait de petites molécules d'ARN.
03:27Cela a attiré l'attention car le CRISPR utilise également des molécules d'ARN dérivées de séquences répétitives pour guider
03:34une partie de son fonctionnement.
03:36Mais il existe une différence fondamentale entre reconnaître une similitude et démontrer une fonction.
03:41Jusqu'à présent, les chercheurs n'ont pas réussi à prouver que l'Arte pouvait couper, copier ou insérer du
03:47matériel génétique
03:47comme les autres outils moléculaires, le CRISPR par exemple.
03:50On ne sait pas non plus quelle est sa fonction naturelle au sein des bactériophages.
03:54Pour le moment, nous sommes face à une hypothèse scientifique très prometteuse mais qui reste une hypothèse.
04:00Dès qu'il doit encore faire l'objet de nouvelles expériences.
04:04Et il y a un autre détail important à mentionner. D'accord ?
04:07Bien que Claude ait mené les recherches computationnelles et aidé à identifier les candidats,
04:12les expériences en laboratoire continuent d'être menées par des scientifiques humains.
04:15Malgré tout, l'affaire a attiré l'attention de Feng Zhang, chercheur au MIT et l'un des pionniers de
04:21l'édition génétique comme CRISPR
04:22qui a estimé que l'association entre ces séquences répétitives d'ARN et les transcriptas inverses méritait bel et bien
04:29d'être étudiée.
04:30Car l'histoire du CRISPR lui-même a commencé de manière similaire avec des chercheurs tentant de comprendre des séquences
04:36génétiques étranges découvertes dans des micro-organismes.
04:38Pour pas des années, ces répétitions ne semblaient être qu'une curiosité de la nature jusqu'à ce que les
04:43scientifiques découvrent qu'elles faisaient partie d'un système de défense bactérien sophistiqué.
04:48Et ce qui s'est passé ensuite a complètement transformé notre relation avec l'ADN.
04:52Et c'est là que nous devons comprendre comment une découverte faite chez les bactéries a fini par donner à
04:58l'humanité l'un des outils les plus puissants jamais développés pour modifier le code même de la vie.
05:10Et, comme mentionné pendant quelques décennies, les scientifiques humains ont découvert des séquences apparemment étranges dans l'ADN des bactéries.
05:16Il s'agissait de petits fragments répétitifs et, séparés par des séquences génétiques, ils étaient différents les uns des autres.
05:22Au début, personne ne savait exactement à quoi servait tout cela, mais il y avait quelque chose de curieux dans
05:27cette organisation.
05:29Certaines des séquences trouvées entre les répétitions étaient pratiquement identiques à des fragments du matériel génétique de virus qui attaquait
05:34les bactéries.
05:36C'était comme si ces micro-organismes gardaient des morceaux de leurs propres ennemis au sein de leur propre ADN.
05:42Et c'était exactement cette pièce qui manquait.
05:45Lorsque certains virus ont infecté une bactérie, ils ont tendu leur matériel génétique dans la cellule et ont tenté d
05:50'utiliser sa structure pour produire de nouvelles particules virales.
05:53Mais certaines bactéries ont simplement développé un mécanisme de défense extraordinaire.
05:58Elles parviennent à incorporer de petits fragments de l'ADN de ces envahisseurs au sein de leur propre génome.
06:03Et si le même virus tente à nouveau de les infecter à l'avenir, elles utilisent ces informations pour le
06:09reconnaître.
06:09Ces systèmes ont reçu le nom de CRISPR, un acronyme qui décrit justement l'organisation de ces séquences répétitives.
06:16Mais la partie la plus intéressante résidait dans le fonctionnement de cette défense.
06:19La bactérie produit de petites molécules d'ARN à partir des informations stockées dans le CRISPR.
06:23CIS molécules fonctionnent comme des guides, aidant les protéines spécialisées à localiser les séquences correspondantes dans le matériel génétique envahisseur.
06:30Dans certains de ces systèmes, une protéine appelée CS9 agit comme une sorte de ciseau moléculaire.
06:37Lorsque la REN Guide trouve une séquence compatible avec l'ADN du virus, la CS9 peut effectuer une coupure dans
06:43cette région,
06:43compromettant simplement la capacité de l'envahisseur à poursuivre son infection.
06:46En d'autres termes, la bactérie avait développé un mécanisme capable de reconnaître et de couper le matériel génétique avec
06:52une précision impressionnante.
06:54Et c'est exactement là que les chercheurs ont compris quelque chose qui allait changer complètement le sens de cette
06:59découverte.
07:00Si une molécule d'ARN pouvait guider CS9 vers une séquence spécifique d'ADN,
07:05peut-être serait-il possible de modifier cette ARN pour diriger la protéine vers d'autres.
07:10D'autres et pas seulement des gènes virus, mais des gènes de plantes, d'animaux et même les nôtres, ceux
07:15des êtres humains.
07:15En 2012, Jennifer Doudna, Emmanuel Charpentier et leurs collaborateurs ont démontré comment ce mécanisme pouvait être adapté
07:23pour réaliser des coupures programmables dans des séquences d'ADN.
07:27C'était le début d'une transformation dans le génie génétique, jusqu'alors modifier un gène spécifique,
07:32exiger des outils complexes développés individuellement pour chaque situation.
07:36Mais avec CRISPR-CA9, une grande partie de cette difficulté a été résolue en modifiant la séquence de l'ARN
07:42qui guide la protéine elle-même.
07:44En lieu de construire un outil entièrement nouveau pour chaque région du génome,
07:48les scientifiques pouvaient désormais utiliser un système moléculaire similaire afin de modifier ces instructions.
07:54L'ADN était devenu bien plus accessible à l'intervention humaine, c'est-à-dire à des modifications par d
07:59'autres humains.
07:59Mais couper une séquence génétique n'est qu'une partie de ce processus-là.
08:04Une fois l'ADN coupé, la cellule elle-même tente de réparer les dégâts.
08:08Selon la stratégie utilisée par les chercheurs, cette réparation peut désactiver un gène,
08:12ou permettre des modifications spécifiques dans sa séquence.
08:15Et c'est précisément là qu'apparaissent certaines des plus grandes possibilités,
08:19mais aussi certaines des plus grandes difficultés de l'édition génétique.
08:22Parce qu'un ADN ne fonctionne pas comme un simple texte,
08:25où il suffirait d'effacer un mot pour en réécrire un autre.
08:28Les gènes interagissent entre eux, participent à des processus complexes,
08:32et peuvent influencer différentes caractéristiques de l'organisme.
08:35De plus, le système d'édition doit atteindre les bonnes cellules,
08:38en plus de reconnaître la cible souhaitée et d'éviter les modifications non désirées
08:43dans d'autres régions du génome.
08:44Et à partir de cette découverte, modifier le code du virus est devenu bien plus facile.
08:49Cependant, en prévoir toutes les conséquences ne l'est toujours pas.
08:53Malgré tout, cette avancée a été si importante qu'en 2020,
08:56Doudna et Charpentier ont reçu le prix Nobel de chimie
08:58pour le développement d'une méthode d'édition du génome.
09:01Et quelques années plus tard, cette technologie a cessé d'être un simple outil de laboratoire.
09:05En 2023, les autorités de régulation du Royaume-Uni et des Etats-Unis
09:09ont approuvé l'une des premières thérapies basées sur CRISPR.
09:12Dans ce cas, il s'agissait d'un traitement contre la drépanocytose,
09:15une maladie héréditaire qui altère le fonctionnement des globules rouges.
09:18Lors de cette procédure, des cellules souches productrices de sang
09:21sont prélevées sur le patient lui-même et modifiées en laboratoire.
09:25L'objectif est de réactiver la production d'hémoglobine fétale,
09:28aidant ainsi à réduire les complications provoquées par la maladie.
09:30Ensuite, les cellules modifiées sont réinjectées dans l'organisme.
09:34Il ne s'agit pas de réécrire tout l'ADN d'une personne.
09:36Il s'agit d'une intervention ciblée, réalisée sur des cellules spécifiques,
09:40avec un objectif thérapeutique précis.
09:42Mais cela représente une avancée qui, pendant très longtemps,
09:46semblait relever de la science-fiction.
09:47Une maladie génétique traitée en modifiant le fonctionnement même des cellules humaines.
09:52Et tout cela a commencé avec des chercheurs essayant de comprendre
09:55ces étranges séquences répétitives découvertes chez des bactéries.
09:58C'est-ce pour cela que la découverte explorée par les agents d'intelligence artificielle cloud
10:03attire particulièrement l'attention du monde entier ?
10:05L'ART présente également une organisation génétique commune,
10:09telle que les séquences répétitives et les molécules d'ARN associées.
10:12Mais cela ne signifie pas encore que cela fonctionne comme CRISPR, d'accord ?
10:16Ni que cela puisse être transformé en un outil similaire, rien n'est encore prouvé.
10:20Sa fonction doit encore être largement étudiée et démontrée en laboratoire.
10:24Cependant, le lien entre les deux hypothèses réside dans autre chose.
10:27La nature recèle des mécanismes moléculaires que nous pouvons tout à fait mettre des décennies
10:31à comprendre, même après avoir identifié les gènes impliqués.
10:34Et maintenant, l'intelligence artificielle commence déjà à participer à cette recherche
10:38et à accélérer tout cela.
10:40Il convient toutefois de rappeler qu'il existe une différence de taille entre l'époque
10:44où les scientifiques ont découvert CRISPR et ce qui se passe aujourd'hui de nos jours.
10:48L'IA n'est plus seulement utilisée pour rechercher des mécanismes que la nature a déjà développés.
10:53Elle commence aussi désormais à aider les chercheurs à concevoir des structures biologiques
10:58qui n'ont peut-être jamais existé auparavant, vous voyez ?
11:00Et c'est avec ce changement que nous entrons dans une nouvelle étape de l'histoire.
11:04Essayons de comprendre cela.
11:11Au cours des prétendus milliards d'années, la nature a développé une quantité extraordinaire de protéines.
11:17Ce sont des molécules responsables de pratiquement tout ce qui se passe à l'intérieur d'un organisme vivant,
11:22transporter des substances, transmettre des signaux, combattre les infections,
11:26construire des structures cellulaires et réaliser des réactions chimiques essentielles à la vie.
11:30Et chacune de ces protéines commence par une séquence d'acides aminés
11:33organisée selon les instructions stockées dans l'ADN.
11:36Mais il existe un détail fondamental.
11:39Pour comprendre ce que fait une protéine, il ne suffit pas seulement de la connaître,
11:43il faut découvrir la forme qu'elle prend dans l'espace.
11:46Et cela arrive parce qu'une protéine ne reste pas une simple chaîne d'acides aminés.
11:51Elle se replie pour former des structures tridimensionnelles complexes.
11:54Et la manière dont ces structures s'organisent détermine en grande partie ses fonctions.
11:58Par le passé, découvrir la structure d'une seule protéine pouvait exiger des mois ou des années de travail expérimental.
12:03Si est-ce précisément en s'attaquant à ce problème que l'intelligence artificielle a provoqué l'une des plus
12:07grandes transformations récentes de la biologie,
12:09en 2020 l'alpha-fold tridimensionnelle.
12:11Développée par DeepMind, filiale de Google a démontré une capacité extraordinaire à prédire les structures des protéines
12:18à partir de leur séquence d'acides aminés.
12:21Deux ans plus tard, DeepMind et l'Institut européen de bioinformatique ont mis à disposition des prédictions structurelles
12:27pour plus de 200 millions de protéines.
12:29Et soudainement, des chercheurs de différentes régions du globe ont eu accès à des informations
12:32qui auparavant pouvaient nécessiter des décennies de recherche expérimentale.
12:36Mais prédire la structure d'une protéine est différent de comprendre totalement son fonctionnement.
12:41Une structure statique ne révèle pas automatiquement toutes les interactions moléculaires,
12:45les mouvements ou les réactions chimiques que cette protéine peut réaliser.
12:49Même ainsi, elle offre quelque chose d'extrêmement précieux,
12:53un point de départ pour étudier des mécanismes biologiques qui étaient auparavant très difficiles à analyser.
12:58Et c'est précisément à partir de cette capacité révélée par l'intelligence artificielle
13:02qu'une question encore plus ambitieuse a émergé,
13:05si l'IA parvient à comprendre comment les protéines s'organisent,
13:08pourrait-elle aussi aider à concevoir des protéines totalement nouvelles ?
13:12La réponse a commencé à émerger dans différents laboratoires de la planète.
13:15Des chercheurs de l'Université de Washington, par exemple,
13:18ont mis au point un système d'intelligence artificielle
13:20capable de générer des structures protéiques à partir d'objectifs définis.
13:24Un de ces systèmes est connu sous le nom de RF diffusion
13:26et il utilise des principes similaires à ceux employés par les modèles génératifs d'images.
13:31Mais au lieu de produire des photographies ou des illustrations,
13:34il propose des structures moléculaires tridimensionnelles.
13:36Les scientifiques peuvent définir certaines caractéristiques souhaitées,
13:39comme la géométrie capable d'interagir avec une autre protéine
13:42et à partir de là, utiliser ce modèle pour générer des candidats.
13:46Ensuite, ces structures doivent être traduites en séquences d'acides aminés,
13:49sont synthétisées et bien sûr soumises à des expériences.
13:52Et c'est un changement important, parce que l'intelligence artificielle
13:56ne cherche pas seulement des solutions qui existent déjà dans la nature,
14:00elle aide à imaginer ces nouvelles possibilités moléculaires.
14:03Et en 2024, une autre avancée a particulièrement attiré l'attention.
14:06Des chercheurs ont présenté ESM3, un modèle d'intelligence artificielle
14:10entraîné à travailler avec des informations sur les séquences,
14:13les structures et aussi les fonctions des protéines.
14:16Et au cours de l'expérience, le système a été utilisé
14:19pour générer une nouvelle variante de protéines fluorescentes.
14:216 protéines sont particulièrement importantes
14:24parce qu'elles permettent de visualiser des processus biologiques.
14:27Lorsqu'elles sont utilisées comme marqueurs,
14:29elles peuvent aider les scientifiques à suivre les cellules
14:30et les structures microscopiques.
14:32La protéine, produite à l'aide de l'ESM3,
14:34a présenté cette fluorescence lors des tests expérimentaux,
14:37bien que sa séquence soit significativement différente
14:39de celle des protéines fluorescentes déjà connues.
14:41Et alors ?
14:42Les scientifiques qui ont développé cette nouvelle protéine
14:45ont estimé que parvenir à une différence similaire
14:47par les processus naturels de l'évolution
14:49pourraient nécessiter des centaines de millions d'années,
14:52bien que cette comparaison ne soit qu'une estimation de leur part
14:55et non une mesure directe du temps évolutif.
14:58D'accord ?
14:59Ces résultats ne signifient pas que l'intelligence artificielle a créé la vie.
15:03Pour que ce soit bien clair,
15:05cela démontre que des modèles informatiques
15:06peuvent proposer des molécules fonctionnelles
15:09qui ne correspondent pas simplement à la conscience.
15:11Voilà.
15:13La protéine !
15:14Et c'est là que l'histoire commence à se reconnecter
15:16à tout ce que nous voyons.
15:17L'expérience avec les agents Claude
15:19représente une IA cherchant des mécanismes biologiques
15:22à l'échelle moléculaire ?
15:23Encore mal compris.
15:25Quant à AlphaFold,
15:26il représente la capacité de
15:27prédire les structures moléculaires
15:29et les modèles génératifs de protéines
15:31représentent une étape suivante.
15:32Proposer de nouvelles structures
15:33pour que les scientifiques humains étudient leur fonctionnement.
15:36Découvrir, comprendre et commencer à concevoir,
15:38ce n'est que le début.
15:40C'est eux sont trois capacités bien différentes
15:41mais qui se rapprochent au sein des laboratoires,
15:43vous savez.
15:44Et cela nous amène à une conséquence
15:47qui dépasse la recherche sur les protéines.
15:50Si nous allons utiliser l'intelligence artificielle
15:53pour étudier les gènes,
15:54concevoir des molécules
15:55et perfectionner des outils
15:57capables de modifier les cellules,
15:59jusqu'où cette technologie peut-elle aller
16:01lorsqu'elle est appliquée au corps humain lui-même ?
16:03C'est ça une question qui mérite toute notre attention, n'est-ce pas ?
16:06Parce que c'est une chose d'utiliser le génie génétique
16:07pour traiter une maladie,
16:08mais c'en est une autre bien différente
16:10de commencer à se demander
16:11si nous pourrions modifier des caractéristiques humaines
16:14qui n'ont jamais été considérées comme des maladies.
16:16Et c'est précisément à cette frontière
16:18entre traitement et amélioration
16:20que commence le prochain chapitre de notre histoire.
16:29L'idée de modifier l'ADN humain n'était qu'une possibilité
16:32réservée au laboratoire, il y a encore peu de temps,
16:35mais les progrès du génie génétique
16:36commencent déjà à transformer cette idée
16:39en traitement bien réel, vous savez.
16:41Et l'intelligence artificielle peut accélérer
16:42encore davantage ce processus.
16:44Aujourd'hui, il existe déjà des thérapies
16:47capables de modifier les cellules humaines
16:48afin de combattre certaines maladies.
16:50En plus de CRISPR, les chercheurs
16:52utilisent des techniques d'ingénierie cellulaire
16:54pour développer des traitements
16:55contre certains types de cancers
16:57comme les thérapies CAR-T, par exemple,
16:59où les cellules immunitaires du patient lui-même
17:01sont modifiées pour reconnaître
17:03et attaquer les cellules tumorales.
17:04Mais il existe une différence importante
17:06entre traiter une maladie
17:07et modifier une caractéristique humaine.
17:09C'est husté précisément à cette frontière
17:11que le génie génétique commence désormais
17:13à soulever des questions bien plus vastes.
17:15Des chercheurs étudient déjà des stratégies
17:18pour corriger des mutations associées
17:20à des maladies héréditaires,
17:22modifier des cellules du système immunitaire
17:23et également stimuler les mécanismes
17:25de réparation tissulaire.
17:27En médecine régénérative, par exemple,
17:29les scientifiques étudient des moyens
17:30de contrôler les signaux moléculaires
17:32qui guident la croissance
17:33et la réparation des cellules.
17:34Certains animaux, comme les salamandres,
17:36peuvent régénérer des membres entiers.
17:38Quant à nous, êtres humains,
17:40nous possédons des mécanismes
17:41de régénération bien plus limités.
17:43Comprendre ces différences
17:45peut aider au développement
17:46de nouvelles thérapies,
17:47bien que nous soyons encore loin
17:49de pouvoir régénérer un bras tout entier,
17:51par exemple.
17:52Et c'est là que l'intelligence artificielle
17:54entre en jeu dans les recherches
17:56en aidant à identifier les gènes,
17:58les protéines et les combinaisons
18:00de signaux cellulaires
18:01qui améliorent les possibilités,
18:03ne s'arrêtent pas à la récupération
18:04de fonctions perdues, vous savez ?
18:06Et si, à l'avenir,
18:07ces outils étaient utilisés
18:08pour modifier des capacités humaines
18:10considérées comme normales,
18:11augmenter la résistance
18:12à certaines maladies,
18:13modifier des caractéristiques musculaires
18:15ou interférer dans des processus
18:16liés au vieillissement.
18:18Toutes ces possibilités
18:19sont explorées à différents niveaux
18:21par différentes équipes humaines
18:22utilisant l'intelligence artificielle,
18:24mais bien sûr,
18:25elles ne représentent pas encore
18:26des moyens sûrs et éprouvés
18:27d'améliorer les capacités humaines.
18:29Des caractéristiques,
18:31comme l'intelligence,
18:32la force et la longévité,
18:33dépendent d'interactions complexes
18:35entre d'innombrables gènes
18:36en plus de l'environnement
18:37et du développement biologique.
18:38Il n'existe pas
18:39de simple interrupteur génétique
18:41capable de transformer
18:42une personne
18:42en une version supérieure
18:43d'elle-même,
18:44du moins pour autant
18:45que nous le sachions,
18:46n'est-ce pas ?
18:46Et modifier un gène,
18:47pour obtenir un avantage particulier,
18:49peut entraîner des conséquences
18:50inattendues
18:51sur d'autres fonctions
18:52de l'organisme
18:53et c'est pourquoi
18:53le génie génétique
18:54appliqué à l'amélioration humaine
18:56reste bien plus limité
18:57que certaines prédictions
18:59ne le laissent penser,
18:59d'accord ?
19:00Pourtant,
19:00l'orientation de ces recherches
19:02révèle un changement
19:03très important.
19:04Pendant plusieurs décennies,
19:05le principal objectif
19:06de la médecine génétique
19:07a été de comprendre
19:08et de corriger
19:09les altérations responsables
19:10de maladie
19:10et maintenant,
19:11avec l'aide
19:12de l'intelligence artificielle
19:13qui évolue sans cesse,
19:14elle nous aide à découvrir
19:15et à concevoir
19:16des mécanismes biologiques
19:17et nous commençons
19:18à discuter de possibilités
19:19qui vont au-delà
19:20du rétablissement de la santé.
19:21Et lorsque la technologie
19:22cesse de se demander
19:23simplement comment guérir
19:25le corps humain
19:25et commence à explorer
19:27comment nous pourrions
19:28modifier notre propre corps,
19:30une question inévitable
19:31se pose alors,
19:32n'est-ce pas ?
19:32Qu'on décidera
19:33jusqu'où nous pouvons aller
19:34et qui en bénéficiera ?
19:42En 2018,
19:43le scientifique chinois
19:44Ho Jiangui
19:45a annoncé la naissance
19:46de deux filles
19:47dont les embryons
19:47avaient été génétiquement
19:48modifiés
19:49à l'aide de CRISPR.
19:51L'objectif déclaré
19:52était de modifier
19:53un gène associé
19:53à l'entrée du VIH
19:54dans les cellules humaines.
19:56L'expérience a bien sûr
19:57provoqué
19:57une réaction internationale.
19:59Au-delà des questions
20:00éthiques majeures,
20:01des doutes subsistaient
20:02également quant à la sécurité
20:03des modifications
20:04et aux conséquences possibles
20:05sur le développement
20:06de ces enfants.
20:07Pour la première fois,
20:08le monde était confronté
20:09à la naissance
20:10d'êtres humains
20:11dont l'ADN
20:11avait été délibérément
20:13modifié
20:13avant même leur naissance.
20:15Cette affaire a montré
20:16qu'une technologie
20:17capable de soigner
20:18des maladies
20:18pouvait également être utilisée
20:20pour apporter
20:20des modifications héréditaires
20:21potentiellement transmissibles
20:23aux générations futures.
20:24Et maintenant,
20:25avec l'intelligence artificielle
20:27qui accélère la découverte
20:28de mécanismes génétiques
20:29et le développement
20:30d'outils moléculaires,
20:31ce débat prend
20:32une toute autre dimension,
20:33car la vitesse
20:34de l'innovation
20:35pourrait bien commencer
20:35à dépasser
20:36notre capacité
20:37à en évaluer
20:38les conséquences.
20:39Une intelligence artificielle
20:41peut identifier
20:41des milliers de possibilités
20:43de modifications génétiques,
20:44mais déterminer
20:45lesquelles sont sûres,
20:46nécessaires ou acceptables
20:47demeurent une responsabilité humaine.
20:50Il y a aussi
20:51la question de l'accès.
20:52Si les technologies
20:53capables de modifier
20:54des caractéristiques biologiques
20:55deviennent réalité
20:56dans les prochains mois,
20:57les prochaines années
20:58ou, qui sait,
20:59les prochaines décennies
21:00qui pourra en bénéficier ?
21:02Serance des traitements
21:03accessibles
21:04à tous les êtres humains
21:05ou simplement
21:05des ressources
21:06réservées
21:07à une infime partie
21:07de la population
21:08qui a les moyens
21:09de se les offrir ?
21:10Comment empêcher
21:11que des interventions
21:11destinées à combattre
21:12des maladies
21:13finissent par être utilisées
21:14pour établir des normes
21:15concernant les caractéristiques
21:16humaines jugées souhaitables,
21:18couleur des yeux,
21:19type et couleur des cheveux ?
21:21Bref,
21:22ces questions
21:22n'ont pas encore
21:23de réponse définitive,
21:24n'est-ce pas ?
21:25Je crois que j'en ai déjà une.
21:26Mais il y a une différence
21:28importante
21:28entre ce qui s'est passé
21:29en 2018
21:30et le scénario
21:31qui commence à émerger
21:32précisément maintenant.
21:33À ce moment-là,
21:34le débat était principalement
21:35concentré
21:36sur la capacité humaine
21:37à modifier l'ADN.
21:38Aujourd'hui,
21:39nous devons également
21:40prendre en compte
21:40le rôle de ce système
21:41d'intelligence artificielle
21:42qui peut déjà aider
21:44à découvrir,
21:45concevoir
21:45et perfectionner
21:46ces outils.
21:47L'IA
21:47ne prend pas le contrôle
21:49de l'évolution humaine,
21:50du moins c'est ce qu'on dit,
21:51mais elle commence
21:52à élargir
21:52les possibilités
21:54d'intervention
21:54sur les mécanismes
21:56du vivant.
21:56Et c'est peut-être
21:57justement là
21:58la conséquence
21:58la plus importante
21:59de cette découverte
22:00qui a amorcé
22:00toute l'histoire
22:01que nous vous racontons ici.
22:03Parce que des centaines
22:04d'agents Claude
22:04ont analysé
22:05des séquences génétiques
22:06et ont trouvé
22:07un système biologique
22:08dont la fonction
22:09nous échappe encore.
22:11Pour commencer,
22:12nous ignorons
22:12si l'art aura
22:13des applications pratiques.
22:14Peut-être qu'il ne viendra
22:15jamais un outil
22:15de génie génétique
22:16comme CRISPR par exemple,
22:17mais l'expérience
22:18laisse entrevoir
22:18quelque chose
22:19de bien plus grand,
22:19vous savez.
22:20Désormais,
22:20pour la première fois
22:21dans l'histoire
22:22de l'humanité,
22:23nous disposons
22:23de machines
22:24capables de participer
22:25à cette recherche
22:26à une échelle
22:26qui serait extrêmement difficile
22:28à atteindre
22:28avec le seul travail humain.
22:30Et à mesure que nous apprenons
22:31à comprendre
22:31et à modifier
22:32ces mécanismes,
22:33la question la plus importante
22:34ne sera peut-être plus
22:36qu'est-ce que l'intelligence artificielle
22:37sera capable
22:38de découvrir
22:39sur la vie,
22:39mais plutôt
22:40que fera-t-elle
22:41de la vie
22:42en réalité ?
22:43Et cela devient désormais
22:44ce que nous déciderons
22:45de faire
22:45de toutes ces découvertes.
22:46Si vous avez aimé
22:47cet épisode,
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22:58dans la prochaine,
22:58d'accord ?
22:59Merci,
22:59ciao ciao
23:00et à tout de suite,
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