Une étude récente menée conjointement par l'Université Sun Yat-sen et l'équipe de recherche d'Alibaba Cloud, publiée dans la prestigieuse revue scientifique Cell, a suscité un vif intérêt au sein de la communauté scientifique. Cette recherche révolutionnaire, utilisant des technologies de pointe en informatique cloud et en intelligence artificielle, a permis la découverte de plus de 160 000 nouveaux virus à ARN, élargissant considérablement notre compréhension du monde viral.
L'algorithme d'apprentissage profond LucaProt, développé par l'équipe de recherche, est le véritable « héros » de cette exploration. Ce puissant outil d'IA a analysé en profondeur 10 487 jeux de données de séquençage d'ARN à l'échelle mondiale, identifiant plus de 510 000 génomes viraux et 161 979 espèces virales potentielles, et même 180 supergroupes de virus à ARN. Parmi ceux-ci, 23 supergroupes, dont les séquences ne pouvaient pas être identifiées par les méthodes traditionnelles d'homologie de séquences, sont considérés comme la « matière noire » du monde viral. Ces virus mystérieux, comme la matière noire de l'univers, sont restés longtemps cachés à nos yeux, et sont enfin révélés.
Une autre découverte importante de cette étude est le génome viral d'ARN le plus long jamais identifié à ce jour, avec 47 250 nucléotides. Cette découverte non seulement remet en question notre compréhension de la longueur des génomes viraux à ARN, mais met également en évidence la remarquable flexibilité de leur structure. L'étude a également révélé que ces nouveaux virus à ARN sont largement répandus dans divers environnements, de l'air aux sources chaudes, démontrant une diversité et une adaptabilité étonnantes.
L'importance de cette recherche est considérable, et se manifeste notamment dans les aspects suivants :
Extension des connaissances sur la diversité virale : les méthodes traditionnelles de découverte de virus reposent principalement sur la comparaison d'homologie de séquences, ce qui rend difficile la détection des virus « matière noire » dépourvus d'homologie ou ayant une homologie très faible. L'intégration de l'IA a considérablement élargi notre compréhension de la diversité des virus à ARN à l'échelle mondiale.
Démonstration du potentiel de l'IA dans la recherche : cette étude illustre pleinement l'énorme potentiel de l'IA dans la recherche scientifique moderne. L'IA est capable non seulement de traiter d'énormes quantités de données, mais aussi d'identifier des schémas indétectables par l'homme, ouvrant ainsi de nouvelles voies à la découverte scientifique.
Amélioration de la recherche virologique : la découverte d'un grand nombre de nouveaux virus à ARN fournit une riche matière première pour la recherche virologique, ce qui nous permettra de mieux comprendre l'évolution, la transmission et les mécanismes pathogènes des virus.
Contribution à la santé publique : une cartographie virale plus complète nous aidera à mieux prévoir et à mieux faire face aux menaces virales potentielles, et aura une importance capitale pour l'élaboration de politiques de santé publique et le développement de vaccins.
Contribution à la recherche écologique : la découverte de ces nouveaux virus dans divers écosystèmes nous offre un nouveau point de vue sur l'étude des écosystèmes microbiens dans différents environnements.
Cependant, cette recherche soulève également de nouveaux défis et réflexions :
Questions éthiques : avec l'approfondissement de notre compréhension du monde viral, la manière de concilier recherche scientifique et biosécurité devient une question de plus en plus complexe.
Traitement des données : la gestion et l'utilisation efficaces des données virales massives constitueront un défi majeur pour les recherches futures.
Collaboration interdisciplinaire : le succès de cette recherche souligne l'importance de la collaboration entre plusieurs disciplines, telles que la biologie, l'informatique et les mathématiques. La promotion d'une collaboration efficace entre les experts de différents domaines sera essentielle pour faire progresser des recherches similaires.
Innovation technologique : bien que l'IA ait joué un rôle important dans cette recherche, nous devons continuer à innover et à améliorer les algorithmes pour relever des défis scientifiques plus complexes.
