Les "vaccins du futur" conçus par l'IA peuvent-ils transformer la lutte contre les pandémies ?

Nous vivons à une époque où l'intelligence artificielle écrit des romans, dessine des images et programme. Et maintenant, elle s'aventure sérieusement dans le domaine de la conception des composants centraux des vaccins.

L'Université de Cambridge et DIOSynVax, une entreprise dérivée de cette même université, ont annoncé un nouveau type de candidat vaccin conçu à l'aide de l'IA. Ce vaccin cible le groupe des sarbecovirus, y compris le SARS-CoV-2. En d'autres termes, il s'agit d'un vaccin "à large spectre" qui prend en compte non seulement le nouveau coronavirus, mais aussi le SRAS et les virus apparentés qui pourraient potentiellement se propager des animaux aux humains à l'avenir.

Ce qui attire l'attention cette fois-ci, ce n'est pas simplement l'utilisation de l'IA. Selon l'équipe de recherche, l'antigène, composant actif de ce candidat vaccin, a été conçu par simulation informatique et testé sur l'homme pour la première fois. Au lieu de choisir des souches virales connues et de créer un vaccin basé sur leurs antigènes, l'IA identifie les caractéristiques communes à l'ensemble du groupe de virus, anticipant les mutations futures et les virus apparentés qui pourraient apparaître. C'est là que réside la grande signification de cette recherche.

Les limites du développement de vaccins qui "poursuivent les variants"

Ce que nous avons vécu avec la pandémie de COVID-19, c'est une course-poursuite entre la vitesse de mutation du virus et le système médical. À chaque propagation de variants comme Alpha, Delta et Omicron, les vaccins, traitements, systèmes de test et règles sociales ont dû être mis à jour.

Les vaccins contre la grippe saisonnière suivent une structure similaire. On choisit les souches qui devraient circuler et on fabrique les vaccins en conséquence. Cependant, comme les virus changent constamment, il n'est pas garanti que les prévisions correspondent exactement aux souches qui circuleront réellement. Parfois, lorsque le vaccin atteint la société, le virus a déjà changé d'apparence.

L'objectif de l'équipe de recherche de l'Université de Cambridge est de sortir de cette structure de "poursuite". L'idée est simple mais audacieuse : au lieu de se concentrer sur une seule souche mutante, rechercher les caractéristiques communes à l'ensemble de la famille virale. L'IA identifie les parties qui restent généralement inchangées malgré les mutations, celles que le système immunitaire reconnaît facilement et celles qui pourraient être conservées dans les futurs virus, et conçoit un "super antigène" basé sur ces caractéristiques.

Ce super antigène est destiné à apprendre au système immunitaire à reconnaître les "marqueurs communs à ce groupe de virus". Si cela fonctionne, il pourrait déclencher une réponse défensive non seulement contre le SARS-CoV-2 existant, mais aussi contre le SRAS et les coronavirus apparentés circulant chez les animaux.

Ce qui a été testé, c'est un "candidat", pas un "produit fini"

Le candidat vaccin testé est appelé pEVAC-PS. Lors de la phase 1 des essais, 39 adultes en bonne santé âgés de 18 à 50 ans ont participé. Tous avaient reçu deux ou trois doses de vaccin contre le COVID-19, et des doses de 0,2 mg, 0,4 mg, 0,8 mg et 1,2 mg ont été testées progressivement. Les injections ont eu lieu aux jours 0 et 28. L'objectif principal était de vérifier la sécurité et la tolérabilité, c'est-à-dire de s'assurer qu'il n'y avait pas de problèmes majeurs lors de l'administration aux humains.

En résultat, aucune préoccupation majeure concernant la sécurité n'a été observée pour toutes les doses. Aucun effet secondaire grave n'a été signalé. De plus, des réponses immunitaires contre le SARS-CoV-2, le SRAS et les sarbecovirus d'origine chauve-souris ont été observées. En particulier, dans le groupe à haute dose, des réactions spécifiques à l'antigène vaccinal et des réponses en anticorps neutralisants contre les variants Delta et Omicron ont été rapportées.

Cependant, il est important de souligner que cette recherche n'est pas le "test final prouvant l'efficacité". La phase 1 des essais est essentiellement une étape initiale pour évaluer la sécurité. L'efficacité en termes de prévention de l'infection ou de la gravité, la durée de l'effet et les variations de réponse selon l'âge ou les comorbidités doivent être confirmées par des essais plus larges.

De plus, le fait que les participants aient déjà été vaccinés contre le COVID-19 complique l'interprétation des résultats. Comme le candidat vaccin a été administré dans un contexte d'immunité préexistante, il n'est pas facile de distinguer dans quelle mesure les nouvelles réponses immunitaires observées sont dues au pEVAC-PS.

Certaines publications ont décrit les réponses immunitaires comme "modestes". En d'autres termes, bien que ce soit une avancée scientifique très intéressante, il est trop tôt pour conclure que "l'IA a créé un vaccin universel".

Une autre caractéristique : le vaccin ADN sans aiguille

Ce candidat vaccin présente d'autres points d'intérêt en dehors de sa conception par IA. Lors des essais, il a été administré sous forme de vaccin ADN, avec un système d'administration sans aiguille utilisant un jet microfluidique.

L'administration sans aiguille présente plusieurs avantages. Elle pourrait réduire la barrière psychologique pour ceux qui ont une forte peur des injections. Dans les milieux médicaux, elle pourrait également réduire les incidents de piqûres accidentelles et les problèmes liés à l'élimination des aiguilles usagées. Dans des situations nécessitant une vaccination de masse, elle pourrait offrir des avantages en termes de rapidité et de logistique.

Bien sûr, le fait de ne pas utiliser d'aiguille ne garantit pas l'efficacité. Cependant, dans la distribution de vaccins en période de pandémie, l'efficacité scientifique n'est pas le seul facteur important ; la logistique, le stockage, le système de vaccination et l'acceptabilité jouent également un rôle crucial. En particulier dans les régions où l'infrastructure médicale est limitée, la gestion de la chaîne du froid et l'approvisionnement en seringues peuvent constituer des obstacles. Si des avantages en termes de stabilité et de transport sont confirmés à l'avenir, cette technologie pourrait devenir une option importante pour la santé mondiale.

Sur les réseaux sociaux, attentes et prudence se mêlent

Les réactions sur les réseaux sociaux à cette nouvelle se divisent en trois grandes catégories.

Premièrement, il y a une forte attente. Sur LinkedIn, par exemple, des publications mettent en avant la capacité de l'IA à identifier des caractéristiques communes à partir des informations génétiques des virus et à concevoir des antigènes anticipant les mutations futures. Parmi les professionnels de la biotechnologie et des soins de santé, cela est perçu comme un tournant technologique, marquant l'arrivée de la découverte de médicaments par l'IA dans les essais cliniques réels.

Des points de vue tels que "l'IA a conçu l'antigène central", "la sécurité a été confirmée dans un essai de phase 1 avec 39 personnes", et "les données immunitaires sont complexes mais la conception est très intéressante" sont partagés. Certains évoquent également la possibilité que la technologie sans aiguille et de type ADN soit utile dans des régions comme l'Inde ou l'Afrique, où les défis de transport à basse température et d'accès aux soins médicaux sont présents.

Deuxièmement, il y a une évaluation prudente. Dans les communautés scientifiques de Reddit, des discussions émergent sur le fait que "ce n'est qu'un essai de phase 1 et que l'efficacité n'a pas été démontrée", "la réponse immunitaire n'est pas encore solide", et que "le terme 'conception par IA' est peut-être exagéré". L'IA n'a pas "inventé" le vaccin seule ; des chercheurs humains ont sélectionné les données, construit le modèle, évalué les résultats et conçu les essais cliniques. Il est donc important de faire attention à l'expression "conçu par l'IA".

C'est un point de vue important. L'IA n'est pas un chercheur magique, mais un outil puissant pour l'exploration et la conception. Elle peut analyser de grandes quantités d'informations génétiques et découvrir des motifs que les humains pourraient négliger. Cependant, la sélection des données, la vérification des hypothèses et la garantie de la sécurité relèvent du travail des scientifiques humains et des autorités de régulation. Le fait que l'IA soit impliquée ne signifie pas que les essais cliniques, la relecture par les pairs et l'examen réglementaire sont inutiles.

Troisièmement, il y a une méfiance envers le vaccin lui-même. Sur les réseaux sociaux, la combinaison de l'IA et des vaccins suscite des réactions de prudence instinctive. La pandémie de COVID-19 a divisé la confiance dans les vaccins selon les pays, les régions, les positions politiques et les expériences personnelles. L'ajout du terme "conception par IA" soulève des questions telles que "on ne sait pas ce qu'il y a dedans", "qui en est responsable" et "la vérification est-elle également confiée à l'IA ?".

En réponse à ces inquiétudes, certains rétorquent que "tant que le vaccin passe par les mêmes étapes d'essais cliniques que les vaccins habituels, le processus de vérification est ce qui compte". Ce qui importe, ce n'est pas tant que le vaccin ait été conçu par l'IA, mais que sa sécurité et son efficacité soient finalement confirmées dans le cadre scientifique et réglementaire humain.

Les risques du terme "conception par IA"

Dans la diffusion de cette nouvelle, le terme à surveiller est peut-être "le premier vaccin conçu par l'IA au monde".

L'équipe de recherche explique en effet qu'il s'agit du premier cas où un composant actif conçu par l'IA a été testé sur l'homme. Cependant, l'analyse informatique, la biologie structurale, l'apprentissage machine et la conception de protéines ont été utilisés dans la recherche vaccinale par le passé. Le champ des technologies appelées IA est vaste, englobant des modèles statistiques, l'apprentissage machine, l'apprentissage profond, la prédiction structurelle et les modèles génératifs.

Ainsi, lorsqu'on entend "conçu par l'IA", il est facile qu'un décalage se crée entre ce que le grand public imagine et ce qui a réellement été fait dans le cadre de la recherche. L'IA n'a pas créé un vaccin de manière autonome que les humains ont ensuite injecté tel quel. En réalité, les chercheurs ont collecté des données de séquences génétiques de sarbecovirus du monde entier, utilisé l'apprentissage machine pour extraire des caractéristiques antigéniques communes, conçu un super antigène candidat et l'ont vérifié à travers des essais précliniques et cliniques.

En termes précis, il s'agit donc d'un "candidat vaccin né de la conception informatique utilisant l'IA". Bien que cette expression soit moins spectaculaire, elle est scientifiquement moins sujette à des malentendus.

La lutte contre les pandémies passe de "post-événement" à "pré-événement"

Néanmoins, l'importance de cette recherche n'est pas négligeable. L'essentiel réside dans le fait que la conception de la lutte contre les pandémies est en train de changer, au-delà des gros titres accrocheurs sur "l'IA qui a créé".

Jusqu'à présent, le développement de vaccins commençait souvent après l'apparition d'un agent pathogène inconnu. L'infection se propageait, le virus était identifié, sa séquence génétique analysée, un vaccin correspondant conçu, testé, fabriqué et distribué. Avec le COVID-19, ce processus a progressé à une vitesse incroyable, mais les dommages subis par la société ont été énormes.

Pour se préparer aux pandémies futures, il est trop tard d'attendre que l'agent pathogène se propage dans la société humaine. Il est nécessaire d'analyser à l'avance les groupes de virus présents chez les animaux, les virus ayant infecté les humains par le passé, les régions génétiques sujettes aux mutations et les structures communes facilement reconnues par le système immunitaire, et de préparer des vaccins candidats.

L'IA est bien adaptée à cette "préparation avant l'événement". Elle peut comparer d'énormes séquences virales, identifier des structures conservées et sélectionner des candidats susceptibles d'induire une réponse immunitaire. Elle peut potentiellement explorer en peu de temps un espace de recherche qui prendrait beaucoup de temps aux chercheurs humains.

L'expression des chercheurs de l'Université de Cambridge, "de réactif à futuriste", illustre bien ce changement. Au lieu de courir après les épidémies, il s'agit de se préparer avant qu'elles ne surviennent. Le développement de vaccins se rapproche davantage de la conception de la prévention des incendies que de la lutte contre les incendies.

Ce qu'il faut espérer et ce qu'il ne faut pas encore espérer

Cette recherche offre au moins quatre points d'espoir.

Premièrement, les données initiales sur la sécurité ont été obtenues. Bien que l'échantillon soit petit avec 39 personnes, l'absence de préoccupations majeures en matière de sécurité lors de l'administration humaine est une condition importante pour passer à l'étape suivante.

Deuxièmement, l'antigène conçu par l'IA a suscité une certaine réponse du système immunitaire humain. Cela montre que la conception informatique peut se connecter à la biologie réelle.

Troisièmement, la conception qui prend en compte l'ensemble du groupe des sarbecovirus est prometteuse. Puisque la prochaine maladie infectieuse après le COVID-19 pourrait ne pas être une souche mutante connue, il est raisonnable de se préparer au niveau de la famille virale.

Quatrièmement, les possibilités pratiques offertes par l'administration sans aiguille et le vaccin ADN ne doivent pas être négligées. Lorsqu'on envisage une vaccination de masse ou une introduction dans des régions à faibles ressources, l'amélioration des méthodes d'administration est cruciale.

Cependant, il y a aussi des points sur lesquels il ne faut pas encore trop espérer.

On ne sait pas encore si ce candidat vaccin peut prévenir l'infection ou la gravité, ni combien de temps l'immunité dure. Bien que des réponses immunitaires aient été observées, selon les rapports, leur intensité pourrait avoir été limitée. L'historique de vaccination contre le COVID-19 des participants influence les résultats, rendant difficile l'évaluation de l'effet pur. De plus, des essais à grande échelle incluant diverses tranches d'âge, états immunitaires, régions et antécédents médicaux seront nécessaires.

Ainsi, l'évaluation correcte à ce stade est que "l'IA n'a pas créé un vaccin universel", mais que "la conception de vaccins à large spectre utilisant l'IA a franchi le premier obstacle de la sécurité humaine".

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