Ces derniers temps, l’IA a ouvert le champ des possibles. Des systèmes entraînés sur des bases de données génomiques regroupant des dizaines de milliers d’échantillons de cancer séquencés peuvent aujourd’hui identifier les principaux schémas régulateurs qui sont actifs spécifiquement dans les cellules cancéreuses et non dans les tissus sains aux alentours. À l’inverse des biomarqueurs issus de l’ancienne oncologie de précision, il s’agit ici de signatures génomiques infimes qui « codent » la différence entre une cellule maligne et bénigne au niveau de l’activation et de la désactivation des gènes.
Une fois ces signatures identifiées, elles ouvrent la voie à une série d’approches auparavant inenvisageables. L’IA permet en effet aux chercheurs de concevoir des vaccins personnalisés contre le cancer, qui entraînent le système immunitaire à lutter contre les mutations uniques produites par la tumeur d’un patient.
Dans ce contexte, les laboratoires Moderna et Merck mènent déjà des essais cliniques avancés, en s’appuyant sur la même infrastructure d’ARN messager que celle utilisée pour les vaccins contre le Covid-19. L’intelligence artificielle permet par ailleurs de créer des cellules CAR-T plus intelligentes, capables d’utiliser des signaux spécifiques aux tumeurs pour rester actives dans l’environnement immunosuppresseur d’un cancer, plutôt que de s’épuiser avant d’avoir rempli leur mission. Au tout début du processus, l’analyse des données génomiques et de l’imagerie, guidée par l’IA, permet ainsi de détecter des cancers des années avant l’apparition des symptômes, lorsque les taux de survie sont nettement plus élevés.
La lutte contre le cancer aujourd’hui
Actuellement, les scientifiques identifient des cibles naturelles présentes dans ou sur les cellules tumorales (protéines, enzymes, récepteurs) et mettent au point des traitements pour les viser. Ce processus est lent, coûteux et particulièrement limité, car ces cibles naturelles ne se trouvent pas seulement dans les cellules cancéreuses, mais aussi dans les cellules saines. Tout traitement qui active le système immunitaire s’active aussi ailleurs, provoquant une réponse immunitaire aussi dangereuse que toxique.
Aujourd’hui, la réduction de la dose est la seule solution connue pour remédier à ce problème, mais elle diminue de fait l’efficacité et augmente les chances de récidive. En effet, lorsque le cancer réapparaît, il a souvent eu le temps de muter et de développer une résistance aux traitements.
À titre d’exemple, le cancer du poumon, la forme de cancer la plus mortelle, est responsable de 1,8 million de décès chaque année dans le monde. Pourtant, des progrès significatifs ont été réalisés et ont permis de multiplier presque par deux le taux de survie à cinq ans pendant les deux dernières décennies. Pour autant, cela signifie encore qu’environ 70 % des patients diagnostiqués succomberont dans les cinq prochaines années.
La bio-ingénierie pilotée par IA dans la lutte contre le cancer
L’intelligence artificielle va bien au-delà de simples agents conversationnels, puisqu’elle aide notamment les radiologues à lire plus rapidement les scanners ou les algorithmes analysant des bases de données de traitements à la recherche de candidats potentiels, mais désormais aborder la question sous un angle radicalement différent.
Les chercheurs estiment que cette approche soutenue par l’IA est à l’ADN et à la biologie du cancer ce que le logiciel AlphaFold (développé par Google DeepMind) est devenu à la science des protéines. En bref, ce dernier n’a pas découvert les protéines, mais a décodé les règles de leur repliement, permettant de comprendre la structure systématique des protéines pour la première fois.
La bioingéniérie du cancer appuyée par l’IA permet donc de décrypter suffisamment les règles des circuits génétiques du cancer pour rédiger des programmes efficaces à l’intérieur des cellules tumorales, avec une précision jamais obtenue par les biomarqueurs naturels auparavant. Il ne s’agit donc pas simplement de lire le code, mais de le réécrire.
Le mécanisme d’administration nécessite une avancée technologique en soi. Pour atteindre une cellule cancéreuse, une charge génétique synthétique doit d’abord traverser l’organisme sans être détruite par le système immunitaire. Les nanoparticules lipidiques, la même technologie que celle utilisée pour les vaccins contre le Covid-19, s’imposent ainsi comme le vecteur idéal.
Les programmes instaurés pendant la pandémie ont démontré ce que les chercheurs suspectaient depuis un long moment : les nanoparticules lipidiques peuvent acheminer efficacement et à grande échelle des charges d’ARN messager vers les cellules humaines. Les bio-ingénieurs adaptent désormais cette infrastructure au cancer et à des charges d’ADN thérapeutiques, éphémères et sûres, en modifiant la surface des nanoparticules pour échapper à la détection immunitaire et prolonger le délai nécessaire pour atteindre leur cible. Les algorithmes d’IA permettent là aussi de passer au crible de larges bases de données et accélèrent ainsi les progrès.
La Chine a déjà pris les devants
Actuellement, la Chine a fait de la biotechnologie une priorité stratégique nationale, en injectant directement des fonds publics dans des start-ups de la biotech, en raccourcissant les délais d’examen réglementaires et en s’imposant comme une menace sérieuse pour la suprématie états-unienne dans le secteur. Rien qu’au premier semestre de 2025, l’industrie pharmaceutique a investi 48,5 milliards de dollars dans la biotech chinoise, soit plus que tous les fonds investis en 2024. En parallèle, le capital-risque états-unien continue à alimenter massivement l’intelligence artificielle au sens strict du terme et les start-ups d’IA ont attiré plus de 200 milliards de dollars de financements l’an dernier, soit 50 % de l’ensemble du financement par capital-risque. L’industrie de la biopharma a quant à elle attiré environ 26 milliards de dollars d’investissements.
Cet écart ne se résume pas à une simple inefficacité du marché, mais traduit une incapacité réelle à reconnaître que l’application la plus fondamentale de l’IA pendant cette décennie ne se limitera pas à rendre des logiciels plus intelligents. Bien au contraire, elle peut véritablement changer le monde dans lequel nous vivons et faire passer la biologie à un nouveau stade, celui de l’ingénierie, en rendant les cellules programmables.
Que peuvent faire les États-Unis dans la course au traitement contre le cancer ?
Pour que les États-Unis prennent la tête de l’avenir du traitement contre le cancer, il faudrait que le Congrès mette en place un fonds d’investissement dédié au secteur national de la biotech. L’initiative Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H) n’est pas suffisante, restant largement tournée vers les institutions universitaires. Un mécanisme injectant directement du capital dans des jeunes entreprises et qui s’assure de conserver cette propriété intellectuelle sur le sol états-unien s’impose donc comme nécessaire.
Les grands investisseurs institutionnels et les sociétés de capital-risque doivent également jouer un rôle clé. Nombre d’entre eux se sont tournés vers l’IA logicielle, mais ils doivent aujourd’hui se poser la question suivante : une technologie capable de programmer des cellules pour lutter contre le cancer ne mérite-t-elle pas au moins le même degré d’urgence que le prochain grand modèle de langage ?
Le monde de la science est prêt. Pour faire la différence, les États-Unis, tout comme le reste du monde, doivent attirer des investissements solides et réguliers afin que les technologies médicales de précision puissent, pour la toute première fois, programmer le cancer contre lui-même.
- Article issu de TIME US - Traduction Mathilde Pace
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