💉Incroyable: comment Paul a utilisé les LLMs pour faire un vaccin et sauver son chien du cancer
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Quelques brèves:
« Absolute propaganda » : Pékin transforme la guerre en Iran en fable animalière générée par IA (voir la vidéo d’une sacrée originalité et qualité)
“C’est maintenant” : Jensen Huang, patron de Nvidia, affirme que l’humanité a atteint l’AGI (source)
Son raisonnement s’appuie sur un exemple précis. Un agent logiciel comme Claude serait selon lui déjà capable de concevoir un service numérique, de provoquer une adoption virale auprès de milliards d’utilisateurs et de dépasser le milliard de dollars de revenus, même sur une durée courte.
Or ce type d’entreprise, rappelle-t-il, a existé en grand nombre pendant la bulle internet.
Aucune ne demandait un niveau de complexité supérieur à ce que les systèmes agentiques produisent aujourd’hui.
Huang tempère aussitôt. Cent mille agents réunis seraient-ils capables de bâtir une boîte comme Nvidia ? Il écarte l’idée d’un mot : zéro.
Prisonniers du succès : La Chine interdit aux cofondateurs de Manus de quitter le territoire national (source)
Autonomous swarms are the future of drone warfare (The Economist)
Some Ukrainian analysts suggest that mature swarms of tens or hundreds of drones are still two or three years away. That is largely to do with the problem of scaling up the mesh networks that allow larger groups of drones to share data.
But things could move faster. On March 13th Russian military commentators described “massive” Ukrainian strikes carried out with 300 to 400 drones over a narrow front. They are said to have attacked targets to a depth of 20km and allowed a rapid advance by Ukrainian troops. Swarms may have played a role.
Thus far in Ukraine the sheer volume of FPVdrones has benefited defenders, who can see and attack from a safe distance. Russian gains have, therefore, been small and hard-won.
Drone swarms, which allow the efficient and rapid concentration of firepower, might change the dynamic.
OpenAI closes Sora video-making app and cancels $1bn Disney deal (BBC)
“so that it can focus on other developments, such as robotics “that will help people solve real-world, physical tasks”.”
Forrester analyst Thomas Husson told BBC News it was “a resource black hole” with “limited monetisation”.
Ambitious! Updated NASA’s Moon Base plan in 3 phases (source)
Et cette semaine, je voulais surtout vous partager les meilleurs extraits traduits en français de cette incroyable histoire qui nous vient d’Australie !
Comment Paul a utilisé les LLMs pour faire un vaccin et sauver son chien du cancer (source)
Mai 2024 : Le cancer de mon chien est diagnostiqué.
Août 2024 : Je savais qu’AlphaFold était vanté pour sa capacité à accélérer la découverte de thérapies ciblées contre le cancer et je voulais voir si cela était applicable au cas de Rosie. J’ai interrogé ChatGPT en profondeur sur le sujet, et la première étape suggérée a été d’obtenir le séquençage génomique de l’ADN de Rosie et de celui de ses cellules cancéreuses.
Septembre 2024 – Janvier 2025 : Le cancer continuant de se propager sans relâche, un nouveau régime thérapeutique était nécessaire. ChatGPT o1 a identifié le professeur Martin Smith de l’Université de Nouvelle-Galles du Sud (UNSW) comme le responsable du séquençage génomique. J’ai moi-même transporté les échantillons de tissus du vétérinaire à l’Institut Garvan. L’équipe de Pavel Bitter à l’Institut Garvan a joué un rôle crucial dans l’extraction de l’ADN pour le séquençage. L’ADN a ensuite été envoyé par coursier au centre Ramaciotti de l’UNSW pour que le professeur Martin Smith puisse effectuer son travail de séquençage.
Février – Mai 2025 : Une fois les données brutes d’ADN en main, l’analyse des données a commencé sérieusement. Gemini, Grok et ChatGPT ont tous été utilisés pour parvenir à un protocole de transformation des données. Mon équipe et moi avons fini par trouver une mutation dans le gène c-KIT, un moteur connu du cancer des mastocytes. AlphaFold 2 a été utilisé pour modéliser et comprendre la protéine c-KIT mutée de Rosie — une étape qui aurait nécessité des techniques expérimentales spécialisées comme la cristallographie il y a seulement 9 ans.
Août 2025 :
Après deux semaines passées à prioriser du temps de qualité avec Rosie, une idée m’est venue : « Et s’il était possible de créer un vaccin moi-même ? ». J’ai passé la nuit avec ChatGPT à débattre des possibilités. Finalement, nous sommes arrivés à ce qui semblait être la meilleure option : un vaccin peptidique à néoantigènes.
J’ai envoyé un courriel au professeur Martin Smith de l’Institut Ramaciotti de l’UNSW, qui m’a orienté vers le docteur Deborah Burnett. Le Dr Burnett a déclaré que, bien qu’elle n’ait pas d’expérience dans les vaccins peptidiques à néoantigènes, elle en avait dans les vaccins à ARNm.
C’est un autre exemple de l’idéation par “rebonds” entre humains et chatbots, qui a été cruciale tout au long du processus.
Suivant les conseils du Dr Burnett, je suis revenu vers ChatGPT et j’ai obtenu la confirmation que l’approche ARNm serait plus rapide.
Pour le cas spécifique de Rosie, j’ai utilisé Gemini 2 Pro pour concevoir la structure du vaccin multi-épitopes, en y intégrant des lieurs et des adjuvants optimisés. La séquence résultante a ensuite été soumise à un raffinement heuristique secondaire via Grok 3, garantissant la stabilité structurelle et minimisant l’immunogénicité jonctionnelle.
Approbation éthique (Septembre – mi-octobre 2025) : Naviguer dans le processus d’approbation éthique a été un deuxième emploi à plein temps, exigeant 120 heures de paperasse en parallèle de ma carrière réelle. Pour gérer cette charge, je me suis de nouveau tourné vers les chatbots pour un changement tactique majeur. Je les ai utilisés pour décoder le jargon juridique subtil et le langage réglementaire opaque nécessaire pour obtenir la permission de l’essai.
Octobre – Novembre 2025 : Une fois les documents de l’essai complétés, le professeur Pall Thordarson et son équipe à l’UNSW ont pu commencer la fabrication du vaccin. Après 6 semaines de leur travail d’experts, le vaccin était prêt.
Décembre 2025 : C’est le moment. Rosie est montée dans la voiture et nous sommes partis vers le nord. Nous avons fait les 10 heures de route jusqu’au Queensland pour commencer le traitement. Enfin, à l’École des sciences vétérinaires de l’Université du Queensland, nous étions prêts à procéder :
Un vaccin à ARNm conçu spécifiquement — une arme de précision guidée pour frapper le cancer, développé avec un pipeline conçu par ChatGPT o1, implémenté pour le développement de candidats par Gemini Pro 2, et avec un design final validé par Grok 3 Thinking.
Des médicaments de soutien pour affaiblir les défenses du cancer — sans eux, les vaccins à ARNm rebondissent ou sont rendus inutiles avant même de pouvoir toucher le cancer.
Janvier 2026 : Après trois semaines, les zones cancéreuses ont gonflé — en fait, un bon signe. Pseudoprogression. Cela signifie que les lymphocytes T sont en train d’envahir la zone. Après six semaines, deux zones cancéreuses rétrécissaient.
Février 2026 :
Les deux zones, spécifiquement autour des pattes de Rosie, revenaient à ce qui semblait normal.
Des bosses plates résiduelles provenant de cellules cancéreuses désormais présumées mortes sont restées, c’est-à-dire du tissu cicatriciel.
Ce que l’IA a réellement fait
Il ne s’agissait pas de télécharger de l’ADN sur ChatGPT avec la commande : « S’il te plaît, fais un vaccin sans erreur ». Cela a pris des mois. Cela a nécessité ChatGPT, Gemini et Grok — chacun pour des choses différentes à des étapes différentes.
Le travail le plus difficile effectué par l’IA — la science fondamentale : transformer des données génomiques brutes en une prescription de vaccin.
Nous avons commencé avec environ 300 gigaoctets de données de séquençage brutes — séquençage du génome entier de la tumeur de Rosie et d’un échantillon de sang normal correspondant, plus tard complété par un séquençage d’ARN de la tumeur. Le résultat final tenait sur environ une demi-page : une construction de vaccin à ARNm codant 7 cibles néoantigéniques.
En tant que non-biologiste, je me suis appuyé sur les chatbots pour m’aider à concevoir un pipeline bioinformatique. J’ai également travaillé intensivement avec eux pour le mettre en œuvre.
J’ai utilisé des outils spécifiques dont j’ai réalisé plus tard qu’ils sont les mêmes que ceux utilisés dans les pipelines d’oncologie de précision humaine.
Je ne pense pas que tout le monde devrait avoir besoin de savoir ce que je sais pour pouvoir utiliser ces outils. Je pense que cela a été bien plus complexe que nécessaire.
Alors, qu’ont fait concrètement les chatbots ? Ils ont été indispensables — mais pas de la manière dont les gens l’imaginent.
Planification et conception du pipeline : J’ai utilisé ChatGPT et Gemini pour cartographier l’ensemble du flux de travail bioinformatique — quels outils utiliser, dans quel ordre, quels devaient être les entrées et les sorties.
Dépannage : Lorsque les outils échouaient (et ils échouaient constamment — conflits de dépendance, incompatibilités de génomes de référence, erreurs de format d’annotation), nous utilisions les chatbots pour déboguer. Le génome du chien est bien moins annoté que le génome humain, et de nombreux outils supposent des données humaines. Chaque étape générait des frictions.
Filtrage des candidats et conception de la structure : Grok a aidé à filtrer nos candidats épitopes et a ensuite aidé à convertir les cibles finales confirmées en la structure du vaccin à ARNm — la séquence réelle avec les lieurs, les UTR et l’optimisation des codons pour les cellules canines.
Conception du protocole de traitement : ChatGPT et Gemini ont aidé à concevoir le protocole multimodal — en analysant les interactions médicamenteuses, le calendrier, les synergies immunologiques et le déploiement progressif de thérapies distinctes. Cela a nécessité des semaines d’analyse itérative en pharmacologie, immunologie tumorale et oncologie vétérinaire.
Éducation : Je ne suis pas biologiste. Les chatbots m’ont appris ce qu’est le cancer au niveau moléculaire, ce que sont les néoantigènes, ce que font les molécules MHC/DLA, ce que signifient les mutations troncales vs de branche, ce qu’est le microenvironnement tumoral et pourquoi tout cela est important.
Éthique, conformité et coordination : Les chatbots m’ont aidé à rédiger les quelque 100 pages de documents d’approbation éthique, à naviguer dans le paysage réglementaire à travers les États australiens et à coordonner avec plusieurs universités.
Le vaccin n’a pas été administré seul. Les chatbots ont également aidé à concevoir un protocole de traitement multimodal — pas seulement le vaccin, mais toute la stratégie immunologique l’entourant :
Un vaccin personnalisé à ARNm néoantigène — codant 7 cibles conçues pour entraîner les lymphocytes T de Rosie à reconnaître et tuer ses cellules cancéreuses spécifiques.
Un inhibiteur de tyrosine kinase — ciblant la mutation c-KIT de Rosie, fournissant une pression antitumorale de base et modulant le microenvironnement tumoral.
Un inhibiteur de point de contrôle PD-1 — levant les freins des lymphocytes T de Rosie, libérant tout leur potentiel de destruction contre le cancer.
Ce que les chatbots n’ont PAS fait :
Ils n’ont pas collecté d’échantillons.
Ils n’ont pas isolé ni séquencé l’ADN.
Ils n’ont pas fabriqué physiquement le vaccin.
Ils ne l’ont pas administré.
En résumé
Les chatbots m’ont donné, en tant qu’individu, le pouvoir d’agir avec la force d’un institut de recherche — planification, éducation, dépannage, conformité et, oui, véritable travail de conception scientifique. Mais ils ont travaillé aux côtés d’humains à chaque étape. C’est cette combinaison qui a rendu cela possible.
Et maintenant ?
Depuis le diagnostic de Rosie, j’ai fait tout ce qui était en mon pouvoir pour l’aider. Mais la réaction à cette histoire — cet élan de soutien, ces milliers de messages de personnes ayant des chiens en détresse — a rendu une chose évidente.
Rosie a bénéficié d’un protocole de lutte contre le cancer à ARNm multimodal et entièrement personnalisé. Un chien, un vaccin, conçu de toutes pièces. Après trois mois, elle montre des signes marqués d’amélioration.
Ce qui me revient sans cesse à l’esprit, c’est ceci : je ne sais pas pourquoi j’ai dû être aussi obsédé pour en arriver là. Il y a tellement de barrières inutiles. Tant de techniques et d’outils qui pourraient être rendus bien plus faciles d’accès. La science existe. L’IA existe. Le fossé réside dans le fait de les rendre accessibles.
Pendant des années, j’ai discuté avec des amis du type d’entreprise d’IA que je devrais lancer. Il y a environ 3 mois, l’un d’eux m’a dit : « Pourquoi te poses-tu même la question ? C’est évidemment d’aider d’autres personnes à faire ce que tu as fait pour Rosie. » À l’époque, je n’étais pas convaincu. Aujourd’hui, après trois mois de traitement, Rosie va mieux. Et la réponse de la communauté a été écrasante.
J’ai passé la semaine dernière à parler à toutes les personnes impliquées pour comprendre s’il est réellement possible de rendre ce processus plus évolutif (scalable). Nous pensons que ça l’est.
Ce sera le prochain chapitre. Cela a commencé avec un chien. Cela ne s’arrêtera pas là. J’aurai bientôt plus de choses à partager.
à noter :
Bien que Conyngham n’ait pas de formation en médecine, il est ingénieur en électricité et en informatique et a cofondé Core Intelligence Technologies. Il a également été directeur de la Data Science and AI Association of Australia (l'Association de science des données et d'IA d'Australie).
Il a averti que Rosie n’est pas encore totalement tirée d’affaire, car certaines tumeurs n’ont pas répondu au vaccin, bien que celui-ci lui ait permis de gagner du temps. D’autres analyses sont en cours pour répéter l’opération.
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Merci, et à bientôt !
Thomas