Des microbiologistes de l'Imperial College de Londres ont comparé les résultats de dix ans de travail avec les capacités de l'intelligence artificielle. Ils ont confié au système Google Co-scientist la tâche d'expliquer comment les éléments génétiques mobiles transfèrent les gènes de résistance aux antibiotiques entre les bactéries.
En 48 heures, l'IA, construite sur le modèle Gemini comme un système multi-agents, a proposé cinq hypothèses classées. La première correspondait exactement au mécanisme que les scientifiques avaient confirmé expérimentalement après des années de recherche en laboratoire.
Il s'agit des cf-PICIs — les îlots chromosomiques phagiques inductibles formant des capsides. Ces éléments sont capables de créer leurs propres enveloppes protectrices, mais pour infecter de nouveaux hôtes, ils détournent les structures caudales d'autres bactériophages.
Le chef de projet, le professeur José R. Penadés de l'Imperial College de Londres et de l'initiative Fleming, avec son co-auteur Tiago Dias da Costa, a publié les résultats dans la revue Cell. Ils ont spécifiquement choisi un problème déjà résolu mais non encore publié pour tester l'IA sur une réponse connue.
Penadés a même écrit à Google pour demander s'il y avait eu une fuite de données. L'entreprise a confirmé qu'il n'y avait pas eu accès aux résultats non publiés.
Les quatre autres hypothèses ont indiqué des directions que l'équipe n'avait pas envisagées auparavant. Elles sont maintenant testées en laboratoire.
Le test a montré que le système synthétise efficacement des données biologiques complexes et propose des hypothèses viables. Mais pourra-t-il accélérer les découvertes dans des domaines où il n'existe pas de référence prête pour comparaison ?
Les scientifiques soulignent que l'IA agit comme un outil de filtrage des idées et ne remplace pas des années d'expériences avec des échantillons réels. La publication dans Cell est parue en novembre 2025.
