ChatGPT a-t-il vraiment guéri le cancer d'un chien ? C'est compliqué

Le co-fondateur d'OpenAI, Greg Brockman, a amplifié ce week-end une histoire largement rapportée concernant un chien traité avec un vaccin personnalisé contre le cancer à ARNm développé avec l'aide de ChatGPT, suscitant l'attention des communautés de technologie et d'intelligence artificielle.

L'affaire tourne autour de Rosie, un Shar Pei de sept ans appartenant au consultant australien en IA Paul Conyngham.

Selon des articles circulant en ligne, Rosie avait reçu un pronostic de quelques mois à vivre avant de recevoir le traitement expérimental, qui, selon Conyngham, avait été développé avec l'aide du chatbot IA.

« En 2022, j'ai remarqué d'étranges bosses sur sa tête », a écrit Conyngham dans un fil de discussion de novembre 2024 documentant le processus depuis le début. « Ce que le vétérinaire considérait comme de simples verrues s'est avéré être un cancer à un stade avancé. » Les vétérinaires ont estimé qu'il restait à Rosie entre un et six mois à vivre et ont dit à Conyngham qu'ils ne pouvaient plus rien faire.

L'histoire s'est rapidement répandue après que Brockman l'ait partagée avec ses centaines de milliers de followers, générant une couverture médiatique dans plusieurs médias technologiques.

Bien que le traitement lui-même semble authentique, le rôle attribué à ChatGPT dans le développement du vaccin a été débattu, certains chercheurs se demandant dans quelle mesure le processus pourrait de manière réaliste être géré par un grand modèle de langage.

Que s'est-il passé ensuite ?

Conyngham a affirmé qu'il n'avait pas abandonné Rosie. Au lieu de cela, il a choisi de créer un pipeline de recherche avec des outils d’IA grand public. Il a commencé avec ChatGPT et l'a utilisé pour concevoir un plan d'action.

Le modèle lui a dit qu’il avait besoin d’un séquençage génomique, d’un échantillon de tissu sain et d’un échantillon de tumeur, et l’a dirigé vers des institutions et des équipements spécifiques.

« Le plus ironique est que lors d'une précédente session de discussion avec ChatGPT, il m'a dit d'essayer de contacter Elita ou le Dr Martin et d'utiliser une machine Illumina », écrivait-il à l'époque.

Il a donc suivi cette piste.

Un directeur de l'UNSW l'a mis en contact avec le Dr Martin Smith, directeur du Ramaciotti Center for Genomics, qui a accepté de séquencer le génome de Rosie pour environ 3 000 $.

Dix jours. Trente fois en profondeur dans les tissus sains, 60 fois en profondeur dans la tumeur : le taux de couverture le plus élevé nécessaire pour isoler les mutations à l’origine du cancer. Le Centre a renvoyé 320 gigaoctets de données brutes.

Les informations génomiques sont exprimées sous forme de chaînes de lettres A, T, C et G, de sorte que les experts se sont retrouvés avec une pile de 700 000 pages recto-verso remplies uniquement de ces quatre lettres, a rapporté l'Université de Nouvelle-Galles du Sud en juin de l'année dernière. C'était le génome de Rosie, son empreinte biologique.

Il s’est ensuite concentré sur c-KIT, une protéine bien documentée dans la littérature publiée sur les tumeurs à mastocytes chez le chien.

À l’aide d’AlphaFold de Google, il a modélisé la version de Rosie de la protéine et l’a comparée à la référence saine. Cela semblait incorrect, muté d’une manière qui correspondait à ce que prédisait la littérature. Il a ensuite recherché des composés existants susceptibles de cibler c-KIT ou des protéines similaires, et en a trouvé un : un médicament déjà utilisé aux États-Unis pour traiter un autre type de cancer chez l'homme.

« Nous prenons votre tumeur, nous séquençons l'ADN, nous le convertissons du tissu en données, et nous l'utilisons pour trouver le problème dans votre ADN, puis développer un remède basé sur cela », a déclaré Conyngham à l'émission australienne. Spectacle d'aujourd'hui Samedi. « ChatGPT nous a aidé tout au long de ce processus. »

Le véritable rôle de l’IA

Cependant, il existe une grande différence entre ChatGPT qui trouve un remède contre le cancer et ChatGPT qui aide à la recherche.

Conyngham a fini par se connecter avec le professeur Palli Thordarson, directeur de l'UNSW RNA Institute. « Le professeur @martinalexsmith a effectué un séquençage ADN/ARN pour convertir les tissus de Rosie en données brutes », a posté Conyngham. « Le professeur @PalliThordarson a assemblé le vaccin à ARNm », a-t-il ajouté dans un autre tweet.

Thordarson l'a confirmé dans son propre fil de discussion : « Fier de @UNSWRNA d'avoir participé et fabriqué l'ARNm-LNP pour Rosie », a-t-il écrit sur X dimanche. « L'intersection de la technologie de l'ARN, de la génomique et de l'IA représente une opportunité de changer la façon dont nous pratiquons la médecine et de rendre l'accès plus équitable. »

Mais le Dr Smith n’était pas un homme derrière un écran ChatGPT. Il était professeur à la tête d’un institut universitaire sur l’ARN, faisant ce pour quoi son laboratoire a été créé.

Et lorsque Conyngham a identifié la construction finale du vaccin – le schéma moléculaire spécifique qui serait codé dans l’ARNm – il a révélé quel outil l’avait conçu. Pas AlphaFold. Pas ChatGPT. « La version finale du vaccin pour Rosie a été conçue par Grok. »

Cela dit, il a reconnu dans un article séparé que « les Gémeaux ont également fait le gros du travail ».

ChatGPT a été utilisé pour examiner des articles scientifiques et identifier des chercheurs susceptibles de nous aider. Le chatbot a indiqué le Centre Ramaciotti et a suggéré un équipement de séquençage adapté à la tâche, fonctionnant en grande partie comme un outil pour naviguer dans la littérature de recherche. Ce rôle peut être utile, mais il diffère de la conception d’un vaccin ou de la réalisation d’analyses scientifiques.

AlphaFold, un système d'apprentissage en profondeur de Google DeepMind, prédit les structures protéiques tridimensionnelles à partir de séquences d'acides aminés. Ce n'est pas le premier modèle formé avec des données biologiques : d'autres initiatives open source comme Ankh ou AlphaGenome fonctionnent sur des bases similaires.

Conyngham a utilisé AlphaFold pour modéliser la protéine c-KIT de Rosie. Le rendu a donné un score de confiance de 54,55, que la biologiste structurale de l'UNSW, le Dr Kate Michie, a publiquement qualifié de faible.

Il a noté qu'AlphaFold « peut commettre des erreurs » et qu'un travail de laboratoire important est nécessaire pour valider les résultats. Le Dr Smith, responsable de la génomique à l'UNSW, a confirmé publiquement dans le même fil de discussion qu'AlphaFold n'avait pas été utilisé dans la conception du vaccin à ARNm.

Le Dr Thordarson a également été attentif au cadrage.

« Cela n'a peut-être pas guéri Rosie », écrit-il dans X. « Cela lui a donné du temps, certes, mais certaines tumeurs n'ont pas répondu. »

Son équipe vérifie maintenant si ces tumeurs ont muté différemment, ce qui expliquerait pourquoi certaines parties du traitement ont fonctionné et d'autres non. Le vaccin n’a pas non plus fonctionné de manière isolée.

« Le traitement nécessitait la co-administration d'un inhibiteur de point de contrôle », a déclaré Thordarson, « ce qui est susceptible de se produire avec tous les vaccins personnalisés contre le cancer ».

L’utilisation de l’IA pour le traitement du cancer n’a pas toujours été une réussite.

En 2017, des documents internes d'IBM ont révélé que Watson for Oncology, commercialisé comme un système capable de recommander des traitements contre le cancer mieux que les oncologues humains, générait ce que ses propres ingénieurs qualifiaient de recommandations « dangereuses et incorrectes ».

Le MD Anderson Cancer Center a abandonné le projet après y avoir investi 62 millions de dollars. IBM a vendu entièrement Watson Health en 2022.

Le cas de Rosie n’entre pas dans la catégorie des échecs de l’IA. Personne n’a été blessé, la science sous-jacente est établie et les chercheurs impliqués possèdent des qualifications reconnues.

La plateforme ARNm s’appuie sur la recherche clinique. Le malaise réside davantage dans la façon dont l’histoire a été cadrée. Lorsque les outils d’IA sont reconnus pour le travail effectué par des scientifiques et des instituts de recherche, cela peut brouiller la compréhension du public sur ce que fait réellement la technologie.

Les chercheurs qui ont réalisé le séquençage, produit le vaccin et géré les protocoles de sécurité risquent d’être laissés au second plan.

L’épisode rappelle que l’IA peut aider dans des tâches telles que la navigation dans la littérature scientifique, mais elle est loin de remplacer l’expertise et l’infrastructure nécessaires pour concevoir et produire des traitements médicaux.