Les chauves-souris et les baleines à dents sont des groupes éloignés, mais tous deux ont développé indépendamment la capacité de percevoir leur environnement par écholocation.
Une équipe de recherche chinoise a découvert un mécanisme clé expliquant pourquoi différents organismes développent indépendamment des fonctions similaires lorsqu’ils s’adaptent à des environnements similaires, en utilisant un modèle de langage protéique d’intelligence artificielle (IA).
L’évolution convergente, ou convergence, fait référence à l’émergence répétée et indépendante du même trait dans deux ou plusieurs lignées d’espèces au cours de l’évolution, indiquant souvent une adaptation fonctionnelle à des facteurs environnementaux spécifiques.
L’équipe de recherche de l’Institut de zoologie de l’Académie chinoise des sciences a découvert le rôle essentiel des caractéristiques protéiques d’ordre élevé dans la convergence adaptative.
L’équipe dirigée par Zou Zhengting a proposé un cadre d’analyse informatique nommé « ACEP ». L’innovation principale de ce framework réside dans son utilisation d’un modèle de langage protéique pré-entraîné.
« Un modèle de langage protéique peut comprendre les caractéristiques et les modèles structurels et fonctionnels plus profonds derrière les séquences d’acides aminés », a expliqué Zou.
Les résultats ont été récemment publiés dans la revue académique internationale Proceedings of the National Academy of Sciences.
« Ce travail approfondit non seulement la compréhension des lois de l’évolution de la vie, mais démontre également le fort potentiel de la technologie de l’IA pour résoudre des problèmes biologiques complexes », a déclaré Zou. « Nous espérons parvenir à l’avenir à une application plus large et plus efficace de la technologie de l’IA en biologie évolutive. »
