Au cours de la semaine dernière, @arcinstitute a publié trois nouvelles découvertes dont je suis très fier. • Les premiers génomes fonctionnels générés par IA au monde. En utilisant Evo 2 (le plus grand modèle de ML en biologie jamais entraîné, que Arc a publié en partenariat avec @nvidia en février), les scientifiques d'Arc ont profité du fait qu'Evo 2 est un modèle génératif pour produire des séquences complètement nouvelles pour des génomes de phages complets. C'est-à-dire qu'ils ont utilisé l'IA pour produire des génomes entièrement nouveaux, jamais vus par la nature. Ils ont synthétisé expérimentalement ces génomes et ont montré que ces phages générés par IA fonctionnent réellement, tuant les bactéries E. coli avec une grande efficacité. • Germinal, un système d'IA pour créer de nouveaux anticorps. La conception d'anticorps est l'un des grands problèmes de la biologie médicale compte tenu de leur importance et de leur utilité évidentes pour créer des thérapies. (Les anticorps sont de minuscules particules qui aident le système immunitaire à identifier les pathogènes et autres intrus nuisibles. Voir aussi l'article récent Works in Progress sur ce sujet : [1].) Aujourd'hui, concevoir des anticorps efficaces est très coûteux et lent. Germinal est un moyen bon marché et rapide de produire des candidats médicaments, avec des taux de réussite allant jusqu'à 22 %. Cela signifie qu'on peut passer de la nécessité de filtrer des milliers de candidats en laboratoire à la possibilité de filtrer peut-être quelques dizaines. C'est encore tôt, mais je soupçonne que de meilleures méthodes pour concevoir des anticorps seront un enjeu très important pour le traitement des maladies dans les années à venir. • Aujourd'hui, nous avons publié un article montrant que l'"édition de pont", que les scientifiques d'Arc ont d'abord introduite l'année dernière, peut effectuer des modifications précises dans des cellules humaines pouvant aller jusqu'à 1 million de paires de bases, et sans s'appuyer sur des mécanismes de réparation cellulaire intrinsèquement imprévisibles (ce que nécessite CRISPR, entraînant souvent des erreurs d'édition). Ils ont montré qu'il est possible d'utiliser cette édition pour éliminer les répétitions d'ADN qui causent l'ataxie de Friedreich (une maladie neurologique), une approche qui devrait également être pertinente pour la maladie de Huntington et d'autres troubles similaires. Une chose particulièrement intéressante à ce sujet est qu'il est possible de spécifier chaque nucléotide dans la fenêtre d'édition étendue, ce qui signifie que des éditions de pont récursives pourraient potentiellement être un moyen puissant de reprogrammer même des traits biologiques causés par de nombreuses mutations génétiques. (Les thérapies géniques d'aujourd'hui ciblent des mutations uniques.) Arc est assez nouveau. Ses portes se sont ouvertes à la mi-2022, et il compte maintenant 300 personnes. Je suis enthousiaste à propos de ces découvertes car elles montrent que plusieurs de nos espoirs en créant Arc commencent à porter leurs fruits : • L'IA/ML et le calcul sont au centre des trois. Cela est évidemment vrai pour les deux premiers, mais l'élément génétique mobile derrière l'édition de pont a également été découvert à la suite d'une recherche computationnelle complexe. L'une de nos prémisses en créant Arc était la conviction que l'intersection du logiciel/IA et de la biologie expérimentale en laboratoire humide devrait permettre de grandes choses. (Et en plus d'exiger un grand travail computationnel, ces trois projets ont également nécessité un travail de laboratoire humide solide, étroitement coordonné sous un même toit physique.) • Nous avons joué avec l'idée qu'un certain nombre de technologies permettent un nouveau type de "boucle de Turing" en biologie : les avancées en séquençage (y compris le séquençage unicellulaire) nous donnent de nouvelles façons de lire ; les transformateurs et l'IA nous donnent de nouvelles façons de penser ; et la génomique fonctionnelle (comme l'édition de pont) nous donne de nouvelles façons d'écrire. Ce trio de découvertes couvre chaque partie de cette boucle, et nous espérons qu'il y aura des retours composés pour améliorer chaque partie. • Arc est une organisation à but non lucratif, ce qui, nous l'espérions, faciliterait la collaboration avec d'autres, car nous pouvons éviter les préoccupations concernant le retour financier. Cela s'avère en effet important, et ces trois projets ont impliqué un partenariat étroit avec d'autres. Germinal a été réalisé en partenariat avec @SynBioGaoLab à Stanford ; Evo 2 a été entraîné en partenariat avec Nvidia. L'édition de pont a été publiée conjointement avec une structure du laboratoire @HNisimasu de l'Université de Tokyo. Arc essaie de rendre ses découvertes utiles (voir le Designer Evo 2[2]) pour les autres, et le code derrière les projets computationnels est open source, espérant faciliter la détection de nouvelles opportunités de collaboration et de partenariat à l'avenir. Surtout, Arc lui-même est une collaboration continue avec @UCSF, @UCBerkeley et @Stanford. • Avec Arc, nous voulions permettre un meilleur travail de bas en haut et de haut en bas. Avec le financement entièrement flexible et sans conditions que nous fournissons aux chercheurs, nous voulons permettre des découvertes et des avenues d'investigation complètement inattendues. Avec nos initiatives d'institut (autour de la création d'une cellule virtuelle et du traitement de la maladie d'Alzheimer), nous voulons apporter une échelle et un niveau de coordination qui sont généralement difficiles dans la science fondamentale. Germinal est une découverte "surprise" qui n'a pas impliqué de coordination de haut en bas, tandis qu'Evo 2 est le résultat d'une planification et d'un financement ambitieux de haut niveau. • L'humanité n'a jamais guéri une maladie complexe (une catégorie qui inclut la plupart des maladies neurodégénératives, la plupart des cancers et la plupart des maladies auto-immunes), et j'espère qu'Arc pourra aider à changer cela. Il est également clair que l'IA va révolutionner la biologie, et j'espère qu'Arc pourra agréger efficacement les ingrédients nécessaires pour capitaliser pleinement sur sa promesse. Je suis biaisé, mais je pense que certaines des biologies les plus intéressantes au monde sont actuellement réalisées chez Arc. (Ils recrutent toujours si cela vous intéresse.) Bien que je sois cofondateur d'Arc, je passe presque tout mon temps chez Stripe, où nous consacrons notre temps à construire une infrastructure économique pour Internet. Tout le crédit pour les progrès d'Arc doit revenir aux scientifiques et au personnel remarquables qui ont fait d'Arc leur maison ou qui ont choisi de collaborer avec nous. (Vous pouvez en savoir plus sur ces découvertes particulières dans ces fils : [3], [4], [5].) Je suis également très reconnaissant envers les incroyables employés de Stripe qui ont construit l'entreprise qui rend possible le travail continu d'Arc, et aux millions de clients qui ont choisi de s'associer à Stripe. John et moi nous sentons chanceux de pouvoir soutenir le travail d'Arc dans la mesure où nous le faisons. Peut-être que je lis trop dans tout cela, mais j'ai parfois l'impression qu'il y a une similarité entre @arcinstitute et @stripe. La biologie et l'infrastructure économique impliquent toutes deux un raisonnement sur des systèmes complexes avec de nombreux niveaux d'effets émergents, et dans les deux cas, construire les bons outils peut avoir des avantages presque illimités. Même si les progrès dans les deux domaines ont tendance à prendre du temps, il semble également que les cinq prochaines années dans les deux seront parmi les plus intéressantes de la mémoire vivante. (Si l'infrastructure économique est votre truc, nous avons toute une série d'annonces fantastiques à venir lors de Stripe Tour à New York la semaine prochaine. Restez à l'écoute !)