Avantages et inconvénients de l'IA générative en biotechnologie

La R&D en biotechnologie a donné naissance à certaines des innovations les plus impressionnantes, de l'ADN recombinant à l'édition du génome. Bien que la voie de la commercialisation ait toujours été difficile, de nombreux obstacles fondamentaux à l'innovation se sont agrandis. Il existe actuellement une multitude de données et d'idées non structurées. Les traduire en idées susceptibles de changer le monde représente un énorme défi organisationnel et logistique.

Avec l'essor de l'IA générative au cours de l'année écoulée, une solution à certains de ces problèmes se profile à l'horizon. L'IA générative peut favoriser une réflexion divergente, remettre en question les préjugés des experts, évaluer et affiner les idées et faciliter la collaboration dans des domaines de recherche de niche. Il rationalise également le cycle de vie des données et modifie les aspects créatifs des opérations des laboratoires de biotechnologie, tels que l'automatisation et l'amélioration de la qualité du contenu, des carnets de laboratoire à la littérature scientifique publiée.

Dans le blog suivant, nous examinons ce qu'est l'IA générative, comment elle fonctionne et ses applications dans le domaine de la biotechnologie et des sciences de la vie en général.

Qu'est-ce que l'IA générative ? 

L'IA générative, ou Gen AI, est une classe de techniques et d'algorithmes d'intelligence artificielle qui génèrent de nouveaux échantillons de données ou de nouveaux contenus, notamment du son, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos.

Contrairement aux modèles discriminants qui se concentrent sur des tâches de classification ou de prédiction basées sur des données existantes, les modèles génératifs apprennent les modèles et les structures sous-jacents des données pour générer de nouvelles instances statistiquement similaires aux données d'entraînement.

L'IA de génération englobe un large éventail d'algorithmes et d'approches

Gen AI a des applications dans divers domaines, notamment la génération d'images, la synthèse de texte, la composition musicale, la découverte de médicaments et la création de contenu. Il permet de générer des échantillons de données réalistes et diversifiés, facilite l'augmentation des données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique et favorise la créativité et l'innovation dans les applications pilotées par l'IA.

Il existe plusieurs algorithmes et approches, notamment :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Les GAN sont constitués de deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui sont entraînés simultanément de manière compétitive. Le générateur apprend à générer des échantillons de données réalistes, tels que des images, du texte ou du son, tandis que le discriminateur apprend à faire la distinction entre les échantillons réels et les échantillons générés. Grâce à un entraînement contradictoire, les GAN produisent des données synthétiques de haute qualité qui ressemblent étroitement à la distribution de données réelles.
• Autoencodeurs variationnels (VAE) : Les VAE sont des modèles génératifs probabilistes qui apprennent à coder et à décoder des échantillons de données dans un espace latent de dimension inférieure. En échantillonnant à partir de l'espace latent et en décodant les échantillons dans l'espace de données d'origine, les VAE peuvent générer de nouveaux échantillons de données qui capturent la variabilité et la structure des données d'entraînement. Les VAE sont couramment utilisés pour générer des images, du texte et d'autres types de données complexes.
• Modèles autorégressifs : Les modèles autorégressifs, tels que les réseaux neuronaux autorégressifs (ARN) et les modèles de moyenne mobile autorégressive (ARMA), génèrent des séquences de données en modélisant la distribution de probabilité conditionnelle de chaque point de données en fonction des observations précédentes. En échantillonnant de manière itérative à partir de la distribution conditionnelle, les modèles autorégressifs génèrent des séquences d'échantillons de données, tels que des données chronologiques, des données vocales ou du texte.
• Transformateurs : Les Transformers sont une classe d'architectures d'apprentissage en profondeur qui ont atteint des performances de pointe dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Les transformateurs, en particulier les variantes telles que GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), peuvent générer du texte cohérent et pertinent du point de vue contextuel en modélisant les relations entre des mots ou des jetons dans une séquence.

Comment fonctionne Gen AI ?

L'IA de génération utilise diverses techniques, notamment des réseaux de neurones et des algorithmes d'apprentissage profond, pour identifier des modèles et générer de nouveaux résultats en fonction de ceux-ci. Le processus d'apprentissage d'un modèle génératif consiste à lui fournir un vaste ensemble de données d'exemples, tels que des images, du texte, du son et des vidéos. Alors que l'IA traditionnelle vise à effectuer des tâches spécifiques sur la base de règles et de modèles prédéfinis, l'IA de génération dépasse cette limite et s'efforce de créer des données entièrement nouvelles qui ressemblent à du contenu créé par l'homme. UNE modèle de langage est un exemple d'IA de génération, utilisant un modèle probabiliste d'un langage naturel qui peut générer des probabilités d'une série de mots sur la base de corpus de textes dans une ou plusieurs langues sur lesquelles il a été formé. Les grands modèles de langage, en tant que forme la plus avancée, sont une combinaison de réseaux neuronaux anticipés et transformateurs.

Dans le domaine du traitement du langage naturel, il existe également un réseau neuronal, une méthode d'intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à traiter les données d'une manière inspirée du cerveau humain. L'apprentissage profond est un type de processus d'apprentissage automatique qui utilise des nœuds ou des neurones interconnectés dans une structure en couches qui ressemble au cerveau humain. Ces algorithmes peuvent prendre différentes entrées de données et être utilisés pour la reconnaissance vocale et vocale.

Comment l'IA de génération est-elle actuellement utilisée en biotechnologie ?

L'IA de génération est de plus en plus utilisée en biotechnologie et en sciences de la vie dans plusieurs applications, tirant parti de sa capacité à générer des échantillons de données réalistes et diversifiés. Parmi les principaux domaines dans lesquels l'IA de génération est actuellement utilisée dans les domaines de la biotechnologie et des sciences de la vie, citons :

• Découverte et développement de médicaments : Gen AI génère nouvelles structures moléculaires avec les propriétés souhaitées pour les médicaments candidats. Les modèles génératifs tels que les GAN et les VAE peuvent générer de nouveaux composés chimiques dotés de propriétés pharmacologiques spécifiques, aidant ainsi à identifier des médicaments candidats potentiels et accélération du processus de découverte de médicaments.
• Conception et ingénierie des protéines : Les techniques Gen AI sont utilisées pour concevoir et fabriquer des protéines avec des fonctionnalités améliorées ou des activités biologiques spécifiques. Les chercheurs peuvent concevoir de nouvelles enzymes, de nouveaux anticorps ou de nouveaux produits thérapeutiques pour diverses applications, notamment le génie enzymatique, l'administration de médicaments et l'immunothérapie en générant des séquences ou des structures protéiques présentant les propriétés souhaitées.
• Synthèse d'images biologiques : Modèles génératifs synthétiser des images biologiques réalistes, telles que des images microscopiques de cellules, de tissus ou d'organismes. Ces images synthétisées peuvent être utilisées pour augmenter les ensembles de données d'apprentissage pour les algorithmes d'analyse d'images, améliorer la généralisation des modèles d'apprentissage automatique et générer des données pour le criblage virtuel et le test d'algorithmes in silico.
• Génération de données Omics : Les techniques Gen AI sont appliquées pour générer des données omiques synthétiques, notamment des données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques. Les données omiques synthétiques peuvent être utilisées pour compléter des données expérimentales réelles, simuler des processus biologiques et valider des modèles informatiques, permettant ainsi aux chercheurs d'explorer des systèmes biologiques complexes et découvrir des biomarqueurs ou des cibles thérapeutiques.
• Génération de textes et de littérature : Les modèles génératifs génèrent contenu textuel, tels que des articles scientifiques, des revues de littérature ou des rapports sur les interactions médicamenteuses. Ces textes générés peuvent aider les chercheurs à explorer la littérature, à découvrir des connaissances et à résumer les données, en facilitant la recherche basée sur la littérature et la prise de décisions en matière de biotechnologie et de sciences de la vie.
• Conception et synthèse de biomolécules : Les techniques Gen AI sont utilisées pour concevoir et synthétiser de nouvelles biomolécules, tels que des peptides, des aptamères ou des acides nucléiques, dotés de fonctions ou de propriétés spécifiques. En générant des séquences ou des structures présentant les caractéristiques souhaitées, les chercheurs peuvent développer des biomolécules pour des applications diagnostiques, thérapeutiques et de biodétection.

Dans l'ensemble, Gen AI révolutionne la biotechnologie et les sciences de la vie en permettant la génération de nouveaux échantillons de données, de molécules et d'entités biologiques, en encourageant l'innovation et en accélérant les efforts de recherche et développement dans divers domaines. À mesure que le domaine continue de progresser, l'IA de génération devrait jouer un rôle de plus en plus central dans l'élaboration de l'avenir de la biotechnologie et des sciences de la vie, y compris la recherche clinique. L'IA de génération peut aider à identifier les cohortes de patients qui répondront le mieux à des médicaments spécifiques, afin de développer une médecine plus personnalisée. Sur le aspects opérationnels et marketing, l'IA générative peut optimiser la chaîne d'approvisionnement, les processus de fabrication et la stratégie marketing et publicitaire.

Quelles sont les préoccupations liées à l'utilisation de l'IA générative en biotechnologie ?

• Qualité et biais des données: Les modèles Gen AI s'appuient largement sur la qualité et la représentativité des données d'entraînement. Dans les domaines de la biotechnologie et des sciences de la vie, les ensembles de données peuvent présenter des biais, des inexactitudes ou une diversité limitée, ce qui a un impact sur les performances et la capacité de généralisation. Les biais dans les données d'entraînement peuvent conduire à la génération d'échantillons biaisés ou irréalistes, ce qui nuit à la fiabilité et à la validité des résultats générés.
• Interprétabilité et fiabilité: De nombreuses techniques d'IA de génération, telles que les réseaux de neurones profonds, sont complexes et opaques, ce qui rend difficile l'interprétation et la fiabilité des résultats générés. Dans des applications critiques telles que la découverte de médicaments et la conception de biomolécules, il est essentiel de comprendre comment et pourquoi les modèles génératifs génèrent des résultats spécifiques. Le manque d'interprétabilité peut entraver l'adoption de l'IA de génération dans les processus décisionnels et les approbations réglementaires, limitant ainsi son utilité dans les applications du monde réel.
• Données cartographiques: La cartographie des données en biotechnologie et en sciences de la vie présente des défis en raison de la complexité et de l'hétérogénéité des systèmes biologiques et de la diversité des types de données et des sources. L'intégration et la cartographie de types de données hétérogènes nécessitent d'harmoniser les structures de données, les ontologies et les métadonnées afin de garantir la cohérence des données entre les ensembles de données. Les défis liés à la cartographie des données peuvent affecter la précision et la fiabilité des modèles d'IA de génération formés à partir de ces données, ce qui a un impact sur leurs performances et leur applicabilité dans des scénarios du monde réel. Il est essentiel de résoudre les problèmes liés aux données cartographiques pour garantir la qualité et la fiabilité des entrées de données pour les modèles d'IA de génération en biotechnologie et en sciences de la vie.

Utilisation quotidienne de l'IA pour les opérations de laboratoire

Nous avons répertorié ci-dessus les applications de recherche plus larges dans lesquelles l'IA de génération peut être utilisée. Cependant, dans le cadre des activités quotidiennes des laboratoires, le chercheur moyen en sciences de la vie et en biotechnologie peut utiliser l'IA de plusieurs manières. L'IA de génération peut remplacer les tâches manuelles et répétitives, libérant ainsi des ressources pour des tâches plus complexes et créatives.

• Analyse et interprétation des données : L'IA de génération peut aider les scientifiques à analyser et à interpréter les données expérimentales de manière plus efficace. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, les scientifiques peuvent entraîner des modèles pour reconnaître des modèles, identifier des corrélations et extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données complexes, tels que des données omiques, des images biologiques ou des résultats de criblage à haut débit. L'IA de génération peut automatiser les tâches d'analyse des données, rationaliser les processus d'interprétation des données et fournir des informations exploitables pour guider la conception expérimentale et la prise de décisions en laboratoire.
• Conception et planification expérimentales : L'IA de génération peut aider les scientifiques à concevoir et à planifier des expériences en générant des hypothèses, en optimisant les conditions expérimentales et en prédisant les résultats. En tirant parti des techniques de modélisation prédictive, les scientifiques peuvent simuler des scénarios expérimentaux, prédire les résultats expérimentaux et identifier les paramètres expérimentaux optimaux pour atteindre les objectifs souhaités. L'IA de génération peut contribuer à l'optimisation de la conception expérimentale, à l'allocation des ressources et à l'évaluation des risques, en aidant les scientifiques à prendre des décisions éclairées et à maximiser l'efficacité des expériences en laboratoire.
• Exploration de la littérature et découverte de connaissances : Gen AI peut aider les scientifiques à explorer la littérature et à découvrir des connaissances en analysant la littérature scientifique, en extrayant des informations pertinentes et en synthétisant les connaissances provenant de diverses sources. Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) peuvent extraire des concepts clés, identifier les relations entre les entités scientifiques et résumer les résultats d'articles de recherche, de brevets et de bases de données. Gen AI peut automatiser les processus d'analyse de la littérature, faciliter la recherche basée sur la littérature et accélérer la découverte de connaissances dans des domaines de recherche spécifiques, permettant aux scientifiques de se tenir au courant des dernières avancées et de prendre des décisions éclairées en laboratoire.

Résumé

L'intégration de l'IA générative dans l'industrie biotechnologique apporte des avantages importants et suscite des préoccupations notables. En tirant parti de l'IA générative, les chercheurs peuvent relever le défi de naviguer dans de grandes quantités de données et d'idées non structurées, de favoriser la réflexion divergente et de faciliter la collaboration dans des domaines de recherche de niche. De plus, l'IA générative rationalise divers aspects des opérations des laboratoires de biotechnologie, de l'automatisation de la génération de contenu à l'amélioration de la qualité de la littérature scientifique. Cependant, les préoccupations concernant la qualité et la partialité des données, leur interprétabilité, leur fiabilité et la cartographie des données restent pertinentes. Malgré ces défis, l'utilisation quotidienne de l'IA générative dans les opérations de laboratoire est prometteuse, car elle permet aux scientifiques d'améliorer l'analyse et l'interprétation des données, d'optimiser la conception et la planification des expériences et d'accélérer l'exploration de la littérature et la découverte de connaissances. Alors que l'IA générative continue d'évoluer, son rôle dans la révolution de la recherche et du développement biotechnologiques est appelé à s'étendre, façonnant ainsi l'avenir de la médecine de précision, de la découverte de médicaments et d'autres domaines critiques des sciences de la vie.