Ne lui demandez pas le secret pour vivre jusqu’à 120 ans

L’intelligence artificielle s’invite dans la quête de la longévité, mais via les laboratoires. Un groupe de chercheurs internationaux a récemment présenté, dans la revue Cell, un ensemble d’outils destinés à évaluer la capacité des modèles d’IA à comprendre la biologie du vieillissement. Ce projet, baptisé LongevityBench, s’accompagne de cinq modèles linguistiques spécialisés, appelés Longevity-LLM, ainsi que de Longevity Claw, un système interactif capable de combiner divers outils de recherche. L’objectif n’est pas d’interroger un chatbot sur les secrets pour atteindre le centenaire, mais de vérifier si l’IA peut transformer des milliers de données moléculaires et cliniques en prévisions biologiques vérifiables. Cela inclut des tâches telles que la reconnaissance de l’âge d’après certains profils, l’interprétation des effets de gènes liés au vieillissement ou l’identification de cibles potentielles pour de futurs traitements. Ce travail, publié le 17 septembre, est le fruit d’une collaboration entre Insilico Medicine et des institutions réputées telles que Liquid AI, le Buck Institute for Research on Aging, l’École de Médecine de Harvard et le Brigham and Women’s Hospital.

Données biologiques : 17 tests pour évaluer l’IA

Le cœur du projet, LongevityBench, ne se contente pas d’évaluer si les modèles d’IA connaissent des notions de vieillissement déjà établies. Les chercheurs les confrontent à de véritables données biologiques pour en tirer des informations. Ce benchmark implique 17 tâches réparties dans cinq grands domaines : données cliniques, génétique, épigénétique — y compris les modifications du ADN — transcriptomique, c’est-à-dire l’activité des gènes, et protéomique, l’étude des protéines. Au total, 18 systèmes d’intelligence artificielle de six développeurs différents ont été testés. Aucun n’a été le meilleur dans tous les domaines : les performances varient considérablement en fonction des types de données et des problèmes ciblés. Ce constat remet en question l’idée d’une IA universelle capable de maîtriser tous les aspects de la biologie. Les chercheurs ont donc créé cinq modèles compactes spécialisés dans le vieillissement, dotés de 600 millions à 9 milliards de paramètres. Après un entraînement spécifique, ces modèles ont démontré des performances supérieures à celles des systèmes généralistes beaucoup plus volumineux dans plusieurs tâches du benchmark. Cela souligne un fait intéressant : dans un domaine hautement spécialisé, un modèle relativement petit, mais bien entraîné, peut s’avérer plus efficace qu’un modèle gigantesque mais généraliste.

Un agent à la recherche de cibles thérapeutiques

Longevity Claw représente la facette la plus novatrice de ce projet. Cet agent d’IA est conçu non seulement pour répondre à des questions, mais pour organiser de manière autonome des opérations : interroger des bases de données, utiliser des outils bioinformatiques, consulter les publications scientifiques et compiler des éléments probants pour classer des cibles thérapeutiques potentielles. En appliquant ce système aux processus biologiques liés au vieillissement, les chercheurs l’ont utilisé pour générer et prioriser des candidats nécessitant des vérifications supplémentaires. Il convient de noter qu’un « target » identifié par l’IA n’est pas un médicament anti-vieillissement et ne garantit pas que l’intervention sur un gène particulier permettra d’allonger la vie humaine. Il s’agit plutôt d’une hypothèse scientifique à valider en laboratoire, et ce n’est qu’ultérieurement qu’elle pourra potentiellement être traduite en stratégie thérapeutique. L’accélération pourrait donc se jouer en amont : la biologie du vieillissement génère d’énormes quantités d’informations, depuis le génome jusqu’aux biomarqueurs. Un système capable de relier rapidement ces données peut aider les chercheurs à déterminer quelles pistes méritent d’être explorées plus avant.

Ce n’est pas un oracle de longévité

Malgré l’attrait du sujet, il est essentiel de garder à l’esprit que LongevityBench ne prédit pas la durée de vie d’une personne, que les Longevity-LLM ne prescrivent pas de thérapies, et que Longevity Claw n’a pas découvert de remède contre le vieillissement. Ces modèles sont destinés à la recherche, et leurs prévisions nécessitent une validation expérimentale. De plus, les performances dépendent des données sur lesquelles ils sont formés et testés. Le benchmark évalue l’efficacité d’un système à résoudre des problèmes ayant déjà une réponse vérifiable, sans garantir qu’il sera capable de formuler de nouvelles hypothèses biologiques correctes dans des contextes totalement différents. Enfin, il est important de noter que bon nombre des auteurs sont associés à Insilico Medicine, une entreprise développant des systèmes d’IA pour la découverte de médicaments. Toutefois, le projet a été publié dans une revue scientifique évaluée par des pairs, rendant le benchmark, les modèles et les outils accessibles à la communauté scientifique pour des vérifications indépendantes. Ainsi, la véritable avancée réside moins dans la création d’une intelligence artificielle capable de prolonger notre existence, que dans la mise à disposition d’outils pour évaluer si une IA comprend réellement les mécanismes biologiques du vieillissement. Entre promettre de vivre plus longtemps et en étudier les fondements, il reste un fossé considérable. Actuellement, l’IA semble s’efforcer principalement de réduire les délais de recherche.

Points à retenir

• LongevityBench met l’accent sur une approche scientifique pour évaluer les modèles d’IA dans la biologie du vieillissement.
• Les résultats soulignent l’importance de données spécifiques plutôt que de modèles généralistes.
• Longevity Claw propose une approche innovante pour identifier des cibles thérapeutiques.
• Les modèles ne révèlent pas encore de solutions concrètes pour allonger la vie humaine.
• Une validation expérimental des hypothèses est nécessaire avant toute application clinique.

Cela me pousse à réfléchir à l’intersection fascinante entre technologie et biologie. La quête de la longévité n’est pas seulement une question de vie prolongée, mais implique également une compréhension approfondie des mécanismes qui sous-tendent notre existence. Comment ces avancées changeront-elles notre manière d’appréhender le vieillissement ? Ce parcours d’exploration nous invite à reconsidérer nos notions du temps et de la vie.