Meta démenti et soutenu par Nvidia ? L'équipe d'anciens chercheurs de Meta AI spécialisée dans les protéines, récemment dissoute, lève 142 millions de dollars
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Meta démenti et soutenu par Nvidia ? L'équipe d'anciens chercheurs de Meta AI spécialisée dans les protéines, récemment dissoute, lève 142 millions de dollars
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Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Cœur du Métavers
Le laboratoire de recherche en intelligence artificielle spécialisé dans les sciences biologiques de pointe, EvolutionaryScale, a récemment annoncé une levée de fonds de plus de 142 millions de dollars lors d’un tour de financement initial. L’entreprise a également dévoilé son modèle IA marquant une étape cruciale : ESM3. Quelle philosophie unique cette jeune entreprise, fondée il y a seulement un an, défend-elle dans le domaine de l'IA appliquée aux sciences de la vie ? En quoi le nouveau grand modèle protéique constitue-t-il une percée technologique majeure ?
Il y a une semaine, alors que Meta s'engageait intensément dans la course à la génération vidéo par IA, l'équipe précédemment dissoute chez Meta consacrée aux protéines, EvolutionaryScale, a obtenu un financement initial supérieur à 142 millions de dollars. Cette somme est tout simplement exorbitante pour l'ensemble du secteur des biotechnologies.
En août dernier, Meta avait officiellement annoncé la dissolution de son équipe sur le repliement des protéines, Meta-FAIR. Ce projet purement scientifique et basé sur l’IA ne pouvait pas générer rapidement des bénéfices pour Meta. La décision de Meta de se concentrer sur une IA commerciale semble donc compréhensible.
Pourtant, cette équipe déconsidérée auparavant a réussi en seulement un an à redorer son blason et à contredire Meta. Leur dernier modèle, ESM3, est considéré comme un modèle génératif d’IA historique dans le domaine biologique, ouvrant de nouvelles perspectives pour la programmation biologique.
01. Aperçu rapide du projet en 1 minute
1. Nom du projet : EvolutionaryScale
2. Date de création : Juillet 2023
3. Présentation du produit :
Développement de grands modèles linguistiques destinés à concevoir de nouvelles protéines et autres systèmes biologiques — le modèle ESM, désormais à sa troisième version (ESM-3).
4. Équipe fondatrice :
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Scientifique en chef : Alexander Rives (docteur en informatique de l'Université de New York, ancien chercheur AI chez Facebook)
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Tom Sercu
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Sal Candido
5. Situation financière :
Un tour de financement initial d’un montant record de 142 millions de dollars a été finalisé le 25 juin 2024. Ce tour est mené par Nat Friedman et Daniel Gross, ainsi que Lux Capital, avec la participation d'Amazon, NVentures (la division de capital-risque de NVIDIA) et plusieurs investisseurs providentiels.
02. Une vision partagée et cohérente de l’équipe
Les progrès de l'intelligence artificielle offrent des opportunités sans précédent à la recherche en sciences biologiques, notamment dans la conception de biomolécules fonctionnelles, en particulier les protéines. Appliquer l'IA à la conception protéique permet non seulement d'améliorer l'efficacité et le taux de réussite, mais aussi d'aider l'humanité à relever certains défis actuels, par exemple en répondant rapidement aux flambées épidémiques.
C’est précisément en identifiant ce manque dans la conception protéique qu’Alexander Rives et ses collègues ont décidé de développer un grand modèle fondé sur l’apprentissage profond, afin de propulser la conception industrielle de protéines vers une ère de « génération intelligente entièrement automatisée ».
Ainsi est né EvolutionaryScale. Il s'agit d'un laboratoire de recherche avancée spécialisé dans les sciences biologiques via l’intelligence artificielle, engagé dans le développement de grands modèles linguistiques pionniers en biologie.
Ce qui est intéressant, c’est que les huit membres fondateurs proviennent tous du département FAIR (Recherche Fondamentale en Intelligence Artificielle) de Meta. Bien que rejetés par un géant mondial des médias sociaux, les membres clés de cette équipe n’ont pas abandonné. Au contraire, ils se sont rapidement lancés sur un nouveau terrain de bataille, commençant à développer la génération suivante de modèles à partir de leurs travaux antérieurs.
Les grands modèles d’EvolutionaryScale soutiennent la recherche et le développement dans des domaines tels que la santé et les sciences environnementales, explorant continuellement l’extension des capacités biologiques et alimentant des recherches scientifiques révolutionnaires. L’un des résultats les plus remarquables est la percée dans la technologie du repliement des protéines. Les modèles ESM ont révélé la structure de centaines de millions de protéines issues de métagénomes, aidant les scientifiques du monde entier à simuler et comprendre les protéines.
EvolutionaryScale vise à guider le développement de l’IA dans la conception protéique par une recherche ouverte et sécurisée.
Sur cette base, l'entreprise, en tant que signataire, a rassemblé plus de 160 parties prenantes mondiales provenant du milieu universitaire, des gouvernements et du secteur privé afin de développer conjointement cette technologie, garantir sa sécurité et sa fiabilité, et ainsi réaliser une vision bénéfique pour la santé humaine et la société.
C’est grâce à ce sentiment de responsabilité vis-à-vis du développement de technologies IA de pointe dans le domaine biologique qu’Alexander Rives et son équipe n’ont jamais cessé d’avancer.
Précédemment, EvolutionaryScale avait publié le grand modèle linguistique ESM1, considéré comme le premier modèle transformeur dédié aux protéines, construit par l’équipe fondatrice durant leur période au sein du département FAIR de Meta. Le modèle ESM2, amélioration d’ESM1, dispose de 1,5 milliard de paramètres et offre de meilleures performances comparé à l’ancien modèle ESM1b (doté de 650 millions de paramètres).
La semaine dernière, EvolutionaryScale a lancé son tout nouveau modèle ESM3, une avancée majeure vers l'avenir de la biologie. Grâce à ses capacités, ce modèle pourrait accélérer de nombreuses découvertes, notamment la création de protéines capables de capturer le carbone, ouvrant la voie au développement de nouveaux traitements contre le cancer.
03. Pionnier de l’application de l’IA en biologie
ESM3 est un modèle génératif d’IA dont la fonction principale est de concevoir de nouvelles protéines. En utilisant des techniques d'apprentissage profond et entraîné sur d'immenses volumes de données protéiques, ce modèle apprend les relations entre séquence, structure et fonction des protéines.
L’entraînement d’ESM3 a requis plus de 1 trillion de téraFLOPS de puissance de calcul, soit l’échelle de calcul la plus élevée connue à ce jour dans le domaine biologique. Il a été formé sur un ensemble de données comprenant 2,78 milliards de protéines représentant la diversité naturelle de la Terre, lui permettant de raisonner simultanément sur la séquence, la structure et la fonction protéique.
Le processus de travail principal d’ESM3 peut être résumé en quatre étapes :
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Collecte et traitement des données : EvolutionaryScale collecte initialement d’importantes quantités de données biologiques provenant de diverses sources, telles que les séquences génétiques, les structures protéiques et les annotations fonctionnelles. Ces données sont nettoyées, standardisées et formatées pour faciliter les analyses ultérieures.
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Entraînement du modèle : À l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond et de ressources informatiques massives, EvolutionaryScale forme ces données traitées pour construire de grands modèles linguistiques capables de comprendre et de prédire les lois biologiques. Ces modèles se distinguent par une grande précision et peuvent résoudre des problèmes biologiques complexes.
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Génération de nouvelles protéines : Grâce à des prompts interactifs, ESM3 peut concevoir de nouvelles protéines qui auraient pu nécessiter des centaines de millions d’années d’évolution naturelle pour apparaître.
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Validation scientifique : Les nouvelles protéines générées sont ensuite validées expérimentalement pour confirmer leurs fonctions et applications potentielles.
À ce jour, l’un des cas d’usage les plus impressionnants d’ESM3 a été la création d’une nouvelle protéine fluorescente verte (GFP).
La GFP est l'une des protéines les plus belles et uniques de la nature, responsable de la luminescence des méduses et des couleurs fluorescentes vives des coraux. ESM3 a conçu cette nouvelle protéine fluorescente en traversant virtuellement 500 millions d’années d’évolution. Ce processus aurait pu prendre plus de 500 millions d’années dans l’évolution naturelle, mais ESM3 l’a accompli par des méthodes computationnelles.
La sortie d’ESM3 marque également une transformation révolutionnaire dans la découverte de médicaments et en biologie synthétique.
Dans le domaine de la découverte de médicaments, ESM3 peut générer de nouvelles protéines dotées d’activités biologiques spécifiques, fournissant davantage de molécules candidates pour le criblage et l’optimisation thérapeutique. De plus, ESM3 permet de prédire et d’optimiser les mécanismes d’interaction entre médicaments et cibles, offrant des bases scientifiques solides pour la conception de traitements.
En biologie synthétique, ESM3 peut concevoir des systèmes biologiques dotés de fonctions spécifiques, proposant de nouvelles solutions pour la biofabrication et les bioénergies. Par exemple, ESM3 pourrait créer des systèmes enzymatiques capables de convertir efficacement le dioxyde de carbone en composés organiques, offrant une nouvelle voie pour la capture et l’utilisation du carbone.
Le modèle ESM3 d’EvolutionaryScale représente une nouvelle étape majeure de l’IA dans le domaine biologique. Grâce à ses capacités génératives puissantes et à ses collaborations avec les leaders du secteur, ESM3 devrait accélérer la découverte de nouvelles protéines et la conception de systèmes biologiques, et exercer une influence révolutionnaire sur les futurs développements pharmaceutiques, en science des matériaux et en sciences environnementales.
04. Voyage innovant dans le domaine biologique
Biologie synthétique : programmer la vie
La biologie synthétique constitue une direction stratégique importante pour l’avenir d’EvolutionaryScale. En concevant des circuits génétiques et des voies biologiques synthétiques, les scientifiques peuvent créer des organismes vivants dotés de fonctions spécifiques.
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Les circuits génétiques, analogues aux circuits électroniques, contrôlent les processus biologiques au sein des cellules.
Ces circuits permettent un contrôle précis de l’expression de gènes spécifiques dans les cellules. Par exemple, on peut concevoir un circuit activant ou désactivant l’expression d’un gène donné lorsque la cellule détecte un signal spécifique (comme une substance chimique ou un changement environnemental).
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Les voies biosynthétiques combinent diverses enzymes et voies métaboliques pour produire des composés de valeur.
Grâce à l’analyse et à la conception assistées par IA, les scientifiques peuvent créer de nouvelles voies métaboliques permettant aux organismes de synthétiser des composés impossibles à produire naturellement. Par exemple, en repensant les voies métaboliques de micro-organismes, ceux-ci peuvent produire des intermédiaires pharmaceutiques, des biocarburants ou des produits chimiques industriels.
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Les usines cellulaires sont des systèmes biologiques créés par ingénierie génétique de micro-organismes afin de produire efficacement des produits cibles dans des conditions industrielles.
Grâce à la conception assistée par IA, les scientifiques peuvent modifier le génome de micro-organismes pour optimiser leur performance de production dans des conditions spécifiques. Par exemple, en modifiant génétiquement des levures ou des bactéries, ces micro-organismes peuvent produire efficacement des antibiotiques, des enzymes ou d'autres biomolécules.
Si cette technologie continue de progresser, elle non seulement repoussera les frontières de la recherche scientifique, mais offrira également des perspectives d’application importantes en médecine, environnement et agriculture.
Médecine personnalisée pilotée par les données
EvolutionaryScale fait progresser la médecine personnalisée grâce à l’IA et à l’analyse de grandes masses de données, offrant aux patients des soins plus précis et efficaces.
La médecine personnalisée consiste à adapter le traitement idéal à chaque patient en fonction de ses informations biologiques uniques et de ses données cliniques. Un domaine clé est l’analyse du génome. En séquençant et analysant complètement le génome du patient, les scientifiques peuvent identifier les variations génétiques associées aux maladies.
EvolutionaryScale utilise l’IA pour interpréter rapidement et précisément d’énormes volumes de données génomiques et y détecter des facteurs de risque potentiels.
Cette approche aide les médecins à diagnostiquer précocement les maladies et à prendre des mesures préventives. Par exemple, en analysant les mutations des gènes BRCA1 et BRCA2 chez les patientes atteintes de cancer du sein, on peut prédire leur risque de développer la maladie, permettant ainsi un dépistage et une intervention précoces.
Aujourd’hui, EvolutionaryScale se positionne à la pointe de la convergence entre biologie et intelligence artificielle, s’engageant sans relâche dans l’innovation et l’exploration afin de parvenir à la programmation et à l’optimisation des systèmes biologiques. Des percées technologiques supplémentaires pourraient suivre, ouvrant la voie à un avenir plus intelligent et plus sain pour l’humanité.
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