GenBio AI met au point le premier modèle mondial de la cellule humaine

Premier modèle du genre, ce système simule le comportement de la cellule humaine à tous les niveaux de la hiérarchie biologique, de l’ADN et de l’ARN aux protéines, jusqu’à l’échelle de la cellule entière

PALO ALTO, Californie--(BUSINESS WIRE)--GenBio AI (« GenBio ») est une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle au service de la science. Elle a été cofondée par le lauréat du prix Nobel David Baker, le scientifique de renom et spécialiste de l’IA Eric Xing, ainsi que par d’autres chercheurs éminents dans les domaines des sciences de la vie et de l’IA, issus de Stanford, de la Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence, de Harvard, de l’Institut Weizmann des sciences et d’autres institutions de recherche. L’entreprise a présenté aujourd’hui AIDO Cell, son modèle virtuel du monde cellulaire. Il s’agit du premier système capable de simuler une cellule humaine, tant à l’état naturel qu’en réaction à des médicaments et à d’autres interventions, à travers toute sa hiérarchie biologique, de l’ADN et de l’ARN aux protéines, jusqu’à l’échelle de la cellule entière.

Une première majeure dans le domaine des sciences biologiques et médicales :

La simulation de la hiérarchie complète de la cellule virtuelle est largement reconnue comme une étape clé de la biologie computationnelle. Par rapport aux travaux antérieurs menés par divers laboratoires de recherche, AIDO Cell est le premier modèle à intégrer l’ensemble du spectre moléculaire et cellulaire dans une simulation continue. Grâce à ce système, un chercheur peut perturber la cellule à n’importe quel niveau et observer la réponse cellulaire complète. Il suffit par exemple d’inactiver un gène pour observer les effets en cascade, de la régulation génique aux modifications du comportement des protéines, en passant par les répercussions sur la cellule dans son ensemble.

« Ce qu’il y a de passionnant dans ce cas, ce n’est pas que nous ayons résolu l’énigme de la biologie cellulaire ; ce n’est pas le cas, du moins pas encore. C’est plutôt que, pour la première fois, nous disposons d’un système capable de simuler une cellule à travers la hiérarchie complète des échelles biologiques, de l’ADN au comportement de la cellule entière, à partir d’un seul et même endroit, ce qui permet de l’interroger par voie computationnelle », a déclaré David Baker, lauréat du prix Nobel de chimie 2024, récompensé pour ses travaux pionniers dans la conception computationnelle des protéines. « AIDO Cell constitue une base solide sur laquelle nous pouvons nous appuyer, même à ce stade précoce, et il pourrait avoir des implications majeures dans des domaines tels que la découverte de médicaments, la toxicologie et la recherche sur les maladies en général. »

La capacité multiéchelle d’AIDO Cell repose sur une architecture sous-jacente basée sur un modèle du monde, ce qui en fait l’une des toutes premières applications biologiques dans ce domaine émergent de la recherche en IA. « Ce que permet cette architecture de modèle du monde, et ce qui rend notre système véritablement novateur, c’est qu’il est à la fois multiéchelle et avec état (ou “stateful”). La simulation mémorise ce que vous avez fait à la cellule. Vous pouvez exécuter des séquences complètes de perturbations, où chacune s’appuie sur la précédente, et observer l’effet cumulatif et évolutif au sein de la cellule, exactement comme vous le feriez dans le cadre d’un flux de travail réel en laboratoire humide », a déclaré Eric Xing, président et directeur scientifique de GenBio AI.

Le processus de mise sur le marché de nouveaux médicaments et traitements est connu pour être lent, risqué et coûteux. Sur 10 000 composés entrant dans la chaîne de développement de médicaments, un seul en moyenne parvient au stade clinique. Ce processus prend plus de dix ans, pour un coût moyen estimé à plus de 2 milliards de dollars par candidat-médicament retenu. Cela s’explique en grande partie par l’extrême complexité de la biologie humaine et par l’incapacité des outils de recherche existants à en appréhender autre chose qu’une fraction. AIDO Cell constitue un premier pas vers la réduction de cet écart. Dans une première étude de cas, le système a réussi à reproduire le mécanisme d’action de l’imatinib dans des cellules leucémiques, démontrant ainsi sa capacité à suivre la manière dont un traitement médicamenteux se propage en cascade dans l’ensemble de l’environnement cellulaire.

« Nous avons lancé cette version du système à titre d’aperçu. Il s’agit d’une démonstration préliminaire mais fonctionnelle qui montre que la simulation d’une cellule virtuelle multiéchelle et avec état est désormais possible », a poursuivi Eric Xing. « Nous prévoyons de publier des versions plus avancées du système, dotées de capacités et d’une précision accrues, d’ici la fin de l’année et dans le courant de l’année prochaine. »

AIDO Cell prend en charge les lignées cellulaires K562 et HepG2, et d’autres types de cellules sont en cours de développement. GenBio s’apprête à lancer un programme d’accès anticipé et de collaboration universitaire destiné aux chercheurs issus du monde universitaire, de la biotechnologie et de l’industrie pharmaceutique.

Équipe fondatrice : GenBio AI a été fondée par une équipe d’experts de premier plan au niveau mondial dans les domaines de l’IA, de la biologie computationnelle et des affaires :

• David Baker : cofondateur de GenBio AI ; professeur de biochimie, chercheur au HHMI et directeur de l’Institute for Protein Design de l’Université de Washington ; lauréat du prix Nobel de chimie 2024
• Ziv Bar-Joseph : cofondateur et directeur scientifique de GenBio AI ; professeur à l’université Carnegie-Mellon ; ancien responsable de la division IA chez Sanofi ; lauréat du prix Overton 2012
• Fred Hu : cofondateur et directeur général de GenBio AI ; fondateur et président de Primavera Capital Group ; ancien associé chez Goldman Sachs
• Emma Lundberg : cofondatrice et conseillère stratégique en chef de GenBio AI ; professeure associée à l’université de Stanford ; professeure à l’École royale polytechnique (Suède) ; codirectrice de l’Human Protein Atlas
• Le Song : cofondateur et directeur technique de GenBio AI ; professeur à la MBZUAI ; ancien directeur technique et directeur scientifique de l’IA chez BioMap
• Eric Xing : cofondateur, président et directeur scientifique de GenBio AI ; président et professeur d’université à la MBZUAI ; professeur à l’université Carnegie-Mellon

Par ailleurs, Eran Segal (doyen de la division des sciences biologiques et des sciences de la vie et professeur à la MBZUAI ; professeur à l’Institut Weizmann des sciences ; lauréat du prix Overton 2007) et Debora Marks (professeure à l’université Harvard et lauréate du prix Overton 2016 ; cofondatrice de Seismic Therapeutic) occupent les fonctions de chercheurs associés.

À propos de GenBio AI : GenBio AI est une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle au service de la science, dont la mission est de rendre la biologie entièrement computationnelle. Elle développe actuellement un organisme numérique piloté par l’IA (AI-Driven Digital Organism, ou AIDO) dont la fonction est de simuler les systèmes vivants, de décoder la biologie de manière holistique et d’accélérer la recherche médicale et scientifique, pour à terme transformer la médecine et les soins de santé au profit de l’humanité. AIDO Cell, un modèle du monde qui simule la biologie d’une cellule, de ses molécules jusqu’à son comportement global, constitue la première étape vers la réalisation de cette mission plus vaste. Fondée en 2024, GenBio AI est une entreprise internationale dont le siège social est situé à Palo Alto, en Californie. La société possède également des laboratoires à Paris et à Abu Dhabi.

Pour plus d’informations, rendez-vous sur genbio.ai.

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