Canada (bbabo.net), - D'une fausse affiche de film prédisant son arrivée dans les années 1960 à un épisode de canular des Simpsons préfigurant une panique généralisée, les spéculations ne manquent pas sur le fait que l'apparition de la variante Omicron COVID-19 était prévue bien avant son arrivée.
Mais alors que tous ces exemples ont été réduits à de simples informations erronées, des questions subsistent quant à savoir si nous aurions pu réellement voir Omicron venir.
Les responsables de la santé avertissent depuis longtemps que le coronavirus et d'autres virus mute lorsqu'il se réplique et infecte de nouveaux hôtes - mais pourraient-ils éventuellement prédire à quoi ressemblera une variante et comment elle se comportera, bien avant même que le virus ne mute ?
Une équipe de chercheurs de l'Université de Waterloo pense avoir mis au point une technologie qui pourrait s'en rapprocher.
"Il a été démontré par nous et d'autres chercheurs que l'intelligence artificielle et les algorithmes d'exploration de texte peuvent être utilisés pour modéliser les codes génétiques et prédire les mutations virales", a déclaré Mohammad Kohandel, responsable du laboratoire de modélisation mathématique et de biologie de l'Université de Waterloo, et un pionnier sur ce projet aux côtés d'Amir Hossein Darooneh et Michelle Przedborski.
L'équipe pense que sa technologie est la première du genre dans le pays.
Leur secret ? Apprentissage automatique et génomes - la séquence de base du virus.
Lorsqu'un virus se copie, il commet accidentellement des « erreurs de copie » ou des erreurs dans la séquence du génome, ce qui entraîne une mutation. Un variant peut avoir une ou plusieurs mutations dans sa séquence.
Delta a deux mutations dans son génome, a déclaré Kohandel. Omicron en a 50.
Les parties du génome qui sont « conservées », ou restent les mêmes, sont celles ciblées par la technologie de l'équipe.
En utilisant uniquement la séquence du génome d'origine du virus COVID-19, l'intelligence artificielle peut identifier les parties conservées du génome, puis prédire lesquelles vont muter.
Jusqu'à présent, l'équipe a formé l'IA pour pouvoir prédire – avec une grande précision – Alpha, Beta, Delta, Gamma et d'autres variantes. Il a également prédit 19 des 50 mutations hautement possibles pour Omicron.
"Il est important de souligner que ces prédictions ne sont pas 100, nous avons juste indiqué lesquelles sont les plus susceptibles d'être mutées", a déclaré Kohandel. « C’est très rapide et efficace, donc on peut avoir le résultat pendant des heures. »
Basée à Ottawa, une équipe de 57 chercheurs nationaux effectue également un travail intégral dans l'étude des variantes.
Le Coronavirus Variants Rapid Response Network (CoVaRR-Net), surveille de près les variantes de COVID-19 identifiées à travers le monde, et essaie activement d'identifier celles qui pourraient devenir des « variantes préoccupantes » – c'est-à-dire des variantes qui sont devenues plus fortes, plus transmissibles ou plus résistant au vaccin par mutations.
« L'accent est maintenant principalement mis sur Omicron, mais nous jetons également un filet plus large », a déclaré Jesse Shapiro, responsable du pilier 6 en biologie computationnelle et modélisation et professeur à l'Université McGill.
« Nous examinons, par exemple, si la variante Delta et la variante Alpha infectaient la même personne, cela pourrait-il créer une souche hybride ? »
Shapiro dit que les chercheurs de CoVaRR-Net sont capables de reconnaître les anciennes mutations qu'ils ont vues auparavant, ce qui les aide à évaluer à quel point une nouvelle variante peut être dangereuse, afin d'alerter les autorités sanitaires.
« Nous informons le sous-ministre de la Santé au moins une fois par semaine, sinon plus. Nous sommes en communication à peu près constante avec le Laboratoire national de microbiologie et l'Agence de la santé publique du Canada.
Shapiro dit également que les chercheurs savent que les mutations virales ont des contraintes.
Considérez-le comme un échange de mots dans une phrase : vous ne pouvez pas changer grand-chose avant que la phrase n'ait plus de sens. De même, une mutation doit avoir un sens dans la séquence globale du génome – sinon, elle deviendra du charabia et la séquence « se brisera », a déclaré Shapiro.
Toutes ces informations donnent aux scientifiques une bonne idée de ce à quoi s'attendre ensuite d'un virus – mais pas à 100%.
Dans tous les cas, savoir quelles parties d'un virus resteront les mêmes fait partie intégrante de la conception d'un vaccin qui ne serait pas affecté par de nouvelles variantes, soulignent Kohandel et Shapiro.
« Le Canada a une armée qui est debout et prête à partir. C'est le genre d'analogie que nous aimerions avoir pour la préparation à une pandémie », a déclaré Shapiro à Global.
Pendant ce temps, de retour à l'Université de Waterloo, Kohandel et son équipe tentent d'affiner davantage leur technologie en formant le réseau «neural» de l'IA pour potentiellement prédire les variantes dans l'ordre exact dans lequel elles vont muter.
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