L’IA vient de concevoir des génomes viraux fonctionnels qui n’existaient pas dans la nature

L’étude, menée par Brian Hie avec Samuel King comme premier auteur, a été publiée dans Science le 6 août 2026 . Elle montre pour la première fois qu’un modèle génératif peut produire un génome viral entier capable de se répliquer et d’exercer ses fonctions dans une cellule vivante .

Evo 1 et Evo 2 : des modèles de langage pour l’ADN

Evo 2 est un modèle de fondation conçu pour analyser et générer des séquences d’ADN, d’ARN et de protéines à l’échelle du nucléotide — les unités élémentaires de l’ADN. Il a été entraîné sur des génomes provenant de bactéries, d’archées, de plantes, d’animaux et d’êtres humains .

Les chercheurs ont ensuite adapté Evo 1 et Evo 2 à des génomes de bactériophages afin de leur faire produire des séquences complètes présentant une architecture génétique crédible et une affinité recherchée pour certaines bactéries . Le phage ΦX174, un virus naturel qui infecte E. coli, a servi de référence pour orienter les modèles.

Le processus s’est déroulé en plusieurs étapes :

• les modèles ont généré environ 700 000 génomes viraux candidats ;
• des filtres informatiques ont retenu 302 séquences jugées prometteuses ;
• 285 génomes ont été synthétisés chimiquement, c’est-à-dire transformés en ADN physique, puis testés avec E. coli ;
• 16 génomes, soit environ 5,6 %, ont produit des phages capables de se répliquer .

Ce taux constitue le premier repère expérimental de « rendement productif » pour la conception générative de génomes entiers .

Des phages parfois plus performants que leur modèle naturel

Les 16 phages viables ont infecté et lysé — autrement dit, détruit — des cellules d’E. coli dans des cultures de laboratoire, confirmant qu’ils pouvaient se répliquer, infecter leur hôte et provoquer sa lyse .

Plusieurs d’entre eux ont fait mieux que le ΦX174 naturel lors de comparaisons directes portant sur la vitesse de croissance et la rapidité de destruction des bactéries . Certains comportaient plus de 50 modifications d’acides aminés par rapport au virus naturel, une divergence importante par rapport au modèle de départ .

L’un des phages possédait même une protéine impliquée dans l’empaquetage de l’ADN qui n’a été retrouvée dans aucun organisme connu. Les chercheurs y voient une structure biologique particulièrement nouvelle issue de la conception par IA .

Les résultats restent toutefois limités à des expériences sur des souches de laboratoire d’E. coli. Ils ne constituent pas encore un traitement disponible pour les patients.

Un nouvel outil contre la résistance aux antibiotiques ?

L’intérêt médical potentiel repose sur la capacité à concevoir rapidement des phages adaptés à une bactérie donnée. Les bactéries peuvent développer une résistance à un phage individuel ; utiliser plusieurs phages à la fois permet donc de multiplier les voies d’attaque et de rendre cette résistance plus difficile .

Dans l’étude, un cocktail réunissant les 16 phages a supprimé la croissance de plusieurs souches d’E. coli, y compris des variantes devenues résistantes à certains phages pris séparément . Cette approche pourrait alimenter le développement de traitements par phagothérapie, notamment lorsque les antibiotiques disponibles sont inefficaces.

La principale avancée n’est pas seulement d’avoir obtenu 16 virus fonctionnels. Elle tient aussi à la possibilité d’accélérer le cycle « conception, fabrication, test » pour explorer de nouveaux phages contre des bactéries spécifiques . Brian Hie estime que la diversité évolutive intégrée par ces modèles pourrait contribuer à rendre la phagothérapie plus efficace comme alternative aux antibiotiques .

Le revers de la médaille : une gouvernance en retard

La même capacité qui peut servir à concevoir des traitements soulève d’importantes questions de biosécurité. Dans un commentaire publié avec l’étude dans Science, Thomas Inglesby et Moritz Hanke, du Center for Health Security de l’université Johns-Hopkins, ont écrit : « Cette avancée est prometteuse pour les sciences du vivant, mais elle soulève aussi des questions urgentes de biosécurité et de sécurité biologique. La capacité de composer des génomes viraux grâce à l’IA générative existe désormais ; la gouvernance nécessaire pour garantir un usage sûr et sécurisé de ces capacités, elle, n’existe pas encore » .

Le principal dispositif de protection mentionné est le système de contrôle de l’International Gene Synthesis Consortium. Il vérifie les commandes d’ADN au regard de séquences connues associées à des agents pathogènes. Mais ce filtrage est volontaire, et non imposé par la loi ; surtout, il n’a pas été conçu pour repérer une séquence qui ne correspond à aucun génome présent dans les bases de données naturelles .

L’Arc Institute a pris une précaution en excluant de l’entraînement d’Evo 2 les virus eucaryotes, c’est-à-dire ceux qui infectent les humains ou d’autres animaux . Cette mesure réduit le risque dans le cadre de l’étude, mais ne répond pas à elle seule à la question plus large de la réutilisation de ces méthodes.

Des experts craignent en effet que des acteurs malveillants puissent appliquer des outils comparables à des agents pathogènes dangereux, tandis que la conception de nouveaux génomes pourrait progresser plus vite que les systèmes actuels de surveillance et de contrôle . Un commentaire de Nature souligne également que des technologies développées pour la découverte de médicaments pourraient, en abaissant les barrières techniques, faciliter la création de menaces biologiques inédites .

Cette étude marque donc un tournant à double tranchant : l’IA ne se contente plus de prédire certains éléments du vivant, elle peut désormais proposer des génomes complets à tester dans des cellules. La prochaine question ne sera pas seulement de savoir ce qu’il est possible de concevoir, mais aussi quelles limites, quels contrôles et quelles responsabilités doivent accompagner cette capacité.