La création de jumeaux numériques de tumeurs prenait des mois, l’IA les réalise désormais en quelques minutes.
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Jusqu’à présent, la modélisation numérique d’une tumeur exigeait des scientifiques qu’ils consultent une littérature scientifique exhaustive, se forment à des logiciels spécialisés et maîtrisent plusieurs langages de programmation. Du début à la fin, le processus prenait souvent des mois, voire des années, de travail spécialisé.
Le Barcelona Supercomputing Center—Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) a franchi une étape pionnière dans l’application de l’intelligence artificielle à la biologie en développant une technologie qui connecte des agents d’IA à des outils spécialisés, permettant aux chercheurs de créer des modèles de tumeurs numériques en quelques minutes sans expertise en programmation.
Publiée dans la revue du groupe npj Systems Biology and Applications , l’étude décrit le développement d’outils spécialisés (serveurs MCP) conçus pour permettre aux agents d’IA existants d’agir comme intermédiaires entre les chercheurs et les outils de modélisation avancés tels que NeKo, MaBoSS et PhysiCell.
Au lieu de passer au crible une documentation exhaustive, d’écrire du code et de jongler avec plusieurs programmes, les chercheurs peuvent désormais construire des modèles en décrivant le problème biologique qu’ils souhaitent explorer lors d’une simple conversation avec un agent d’IA doté de ces nouvelles capacités.
« Grâce à cette avancée, nous avons complètement levé les barrières qui séparaient les biologistes expérimentaux des outils de modélisation avancés. Désormais, tout chercheur peut créer des modèles biologiques complexes simplement en dialoguant avec un agent d’IA doté de ces nouvelles fonctionnalités. C’est très similaire à l’utilisation de ChatGPT ; il n’est pas nécessaire d’écrire une seule ligne de code », explique Marco Ruscone, chercheur au BSC et premier auteur de l’article.
D’après les chercheurs, l’utilisation de ces systèmes, combinée à une expertise du domaine et à une bonne maîtrise du logiciel, réduit considérablement les délais de configuration. Grâce aux outils intermédiaires développés dans le cadre de cette étude, tout chercheur possédant les connaissances de base nécessaires peut générer une première ébauche d’un jumeau numérique de tumeur en moins de 10 minutes.
L’IA en libre accès au service de la science
L’étude explore également comment les scientifiques peuvent interagir avec des agents d’IA pour résoudre des problèmes scientifiques complexes.
« Les agents d’IA automatisent déjà les tâches routinières, mais leur véritable potentiel de transformation réside dans la résolution de défis scientifiques complexes, tels que la création de jumeaux numériques de systèmes cellulaires. L’automatisation de ces processus, qui impliquent de nombreuses décisions critiques, représente un obstacle important, et notre étude constitue une première étape essentielle », a déclaré Alfonso Valencia, chercheur principal de l’étude et directeur du département des sciences de la vie au BSC.
L’article aborde également des défis majeurs tels que la reproductibilité, pierre angulaire de la publication scientifique et difficile à garantir avec les modèles de langage probabilistes. Cependant, les auteurs démontrent qu’une interaction ciblée et itérative avec l’IA produit des résultats cohérents et fiables, conformes aux normes scientifiques.
« Différents modèles de langage peuvent donner des réponses différentes, tout comme différents scientifiques. L’essentiel est de les utiliser de manière itérative en posant les mêmes questions à maintes reprises. Correctement utilisés, les légères variations dans leurs réponses n’ont pas d’importance, car ils convergent finalement vers les mêmes faits fondamentaux », explique Miguel Vázquez, chercheur au BSC et troisième auteur de l’article.
Les serveurs MCP développés au BSC sont mis à la disposition de la communauté scientifique, démocratisant ainsi l’accès à des outils de modélisation biologique avancés. Cette étude jette les bases de l’utilisation d’agents intelligents qui accéléreront le développement de traitements et approfondiront notre compréhension du cancer et d’autres maladies complexes.