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C’est compliqué. La recette spécifique de l’IA pour le COVID-19 pourrait ne jamais être retrouvée, mais à l’aide d’autres techniques d’IA, il est possible de faire régresser le virus dans une certaine mesure. Cependant, il existe aujourd’hui suffisamment de preuves pour suggérer que le COVID-19 était une arme biologique sophistiquée fabriquée en laboratoire.
⁃ Patrick Wood, éditeur

Une découverte surprenante sur l’origine du COVID-19

Une nouvelle étude inattendue suggère que le COVID-19 pourrait ne pas provenir de chauves-souris ou de pangolins, mais être issu d’une fusion rare de maladies humaines.

Les chercheurs ont utilisé une approche avancée basée sur l’IA, appelée Max-Logistic Intelligence, pour identifier les liens génétiques entre le COVID-19 et deux infections peu connues – la morve et la fièvre de Sennetsu. Cette découverte pourrait réécrire fondamentalement l’histoire de l’émergence du virus.
Décrypter les origines du COVID-19

Malgré des recherches approfondies, les origines de COVID-19 restent floues. Une nouvelle étude, publiée dans Progrès dans la science et la technologie des biomarqueurs (ABST), utilise une approche guidée par l’IA pour analyser les modèles de méthylation de l’ADN sur 865.859 sites CpG dans des échantillons de sang de patients atteints de COVID-19 au début de la maladie.

Dirigée par Zhengjun Zhang de l’Institut de statistique de l’Université du Wisconsin, l’étude a identifié des liens génétiques forts à l’aide de Max-Logistic Intelligence. Les résultats indiquent que COVID-19 pourrait être le résultat de la fusion naturelle de deux maladies infectieuses rares – la morve et la fièvre de Sennetsu – en combinaison avec des maladies humaines courantes.
Un changement de mentalité sur l’origine animale ?

Ces découvertes remettent en question la théorie courante selon laquelle le virus proviendrait de chauves-souris ou de pangolins. Elles suggèrent que les études précédentes se sont peut-être trop focalisées sur une origine sauvage.

« Relier 865.859 sites CpG est un énorme défi, car les corrélations aléatoires ont moins d’une chance sur dix millions de se produire », explique Zhang. « Mais si l’on tient compte de la rareté de ces maladies, la probabilité de découvrir un lien significatif tombe à un sur cent millions – ce qui renforce encore la validité de nos résultats ».
Max-Logistic Intelligence : une percée ?

Max-Logistic Intelligence a déjà été utilisée dans des études sur les biomarqueurs du cancer. Comparée aux algorithmes d’IA traditionnels ou aux méthodes modernes d’apprentissage automatique telles que les forêts aléatoires, l’apprentissage profond et les machines vectorielles de support, cette méthode offre une interprétabilité, une cohérence et une robustesse supérieures, notamment pour l’identification des relations de cause à effet.

Zhang souligne que, bien que l’identification de biomarqueurs fiables soit cruciale pour le progrès scientifique, de nombreux marqueurs génétiques découverts dans des études isolées ne sont pas reproductibles dans d’autres cohortes, de sorte qu’il y a souvent peu de points communs entre les groupes.

« La méthylation de l’ADN, c’est-à-dire l’ajout de groupes méthyle à l’ADN, joue un rôle central dans l’expression des gènes et le développement des maladies », explique Zhang. « Des régulations erronées dans ce processus peuvent déclencher des maladies – une raison pour laquelle nous avons étudié de plus près les modèles de méthylation de l’ADN de COVID-19 ».
Référence

« Liens étiologiques entre le COVID-19 original et deux maladies infectieuses rares » – Zhengjun Zhang, publié le 9 décembre 2024 dans Progrès dans la science et la technologie des biomarqueurs.

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