Vous êtes-vous déjà demandé comment deux animaux très différents—comme les chauves-souris voltigeant dans le ciel nocturne et les baleines à dents glissant sous les vagues—ont fini par acquérir le même superpouvoir ? Cela s'appelle l'écholocation, et elle a évolué indépendamment dans les deux groupes. Une équipe de recherche chinoise vient d'éclairer ce cas fascinant d'évolution convergente en utilisant un modèle de langage protéique d'IA à la pointe de la technologie.
L'évolution convergente se produit lorsque des espèces distinctes font face à des défis similaires—dans ce cas, se repérer dans l'obscurité—et finissent par développer la même solution. Pensez-y comme deux chefs sur différents continents cuisinant des plats identiques parce qu'ils n'ont à disposition que les mêmes ingrédients.
Sous la direction de Zou Zhengting de l'Institut de Zoologie de l'Académie chinoise des sciences, l'équipe a créé ACEP, un cadre informatique alimenté par un modèle de langage protéique pré-entraîné. Selon Zou, 'Un modèle de langage protéique peut comprendre les caractéristiques structurelles et fonctionnelles plus profondes ainsi que les schémas derrière les séquences d'acides aminés.'
En analysant les caractéristiques protéiques de haut niveau, ACEP a identifié les ajustements moléculaires qui permettent aux chauves-souris et aux baleines à dents d'affiner leurs sens semblables au sonar. Les résultats, publiés dans les Proceedings of the National Academy of Sciences, non seulement approfondissent notre compréhension de l'adaptation de la vie, mais mettent également en lumière la promesse de l'IA dans la résolution des énigmes biologiques complexes.
Alors que ces jeunes scientifiques rêvent plus grand, ils espèrent que des outils d'IA comme ACEP ouvriront de nouvelles frontières en biologie évolutive—transformant les mystères de la vie en histoires que nous pouvons déchiffrer, un peu comme mapper les étoiles au-dessus de nous ou retracer les anciennes routes commerciales à travers les déserts et les océans.
Reference(s):
Chinese scientists use AI protein model to decode convergent evolution
cgtn.com
