Un consultant australien en IA a combiné ChatGPT, AlphaFold et Grok pour identifier un traitement expérimental contre le cancer incurable de sa chienne. La tumeur aurait rétréci de 75 %. L’histoire est devenue virale — mais les scientifiques appellent à la prudence.
Quand un non-médecin prend les choses en main
Paul Conyngham n’est pas vétérinaire, ni oncologue. C’est un consultant en intelligence artificielle basé en Australie. Quand sa chienne Rosie a été diagnostiquée avec un cancer des mastocytes jugé incurable, il a décidé de ne pas s’arrêter au verdict médical.
Sa démarche, documentée sur X (ex-Twitter), a démarré en novembre 2024. Sur les conseils de ChatGPT, il a fait séquencer le génome sain et le génome tumoral de Rosie au Ramaciotti Centre for Genomics de l’Université de Nouvelle-Galles du Sud (UNSW Sydney). Coût du séquençage : environ 3 000 dollars.
Trois IA, un vaccin expérimental
À partir des données génomiques, Conyngham a utilisé plusieurs outils d’IA en cascade. ChatGPT l’a guidé dans le processus et aidé à identifier une protéine cible. AlphaFold, le modèle de prédiction de structures protéiques développé par Google DeepMind, a permis d’analyser la cible en détail. Enfin, c’est Grok — le modèle d’IA de xAI — qui aurait été utilisé pour concevoir le design final du vaccin à ARNm.
Résultat annoncé par Conyngham : depuis l’administration du traitement, la tumeur de Rosie aurait diminué d’environ 75 %. La chienne n’est pas guérie, mais la régression est significative.
L’histoire a rapidement explosé sur les réseaux sociaux. Greg Brockman, président d’OpenAI, et Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, l’ont tous deux partagée comme illustration du potentiel actuel de l’IA.
Les scientifiques tempèrent l’enthousiasme
Si l’histoire est émouvante, la communauté scientifique reste prudente. Patrick Heizer, chercheur en thérapie cellulaire et génique, soulève plusieurs points critiques. D’abord, réduire une tumeur en laboratoire ou chez un animal est « la partie facile ». Le vrai défi, c’est de prouver qu’un traitement est à la fois sûr et efficace sur le long terme chez l’humain.
Heizer insiste aussi sur le problème de la précision : les protéines du corps se ressemblent souvent entre elles. Un traitement qui cible une protéine tumorale pourrait aussi attaquer des protéines similaires dans des organes sains, comme le cœur. Et les résultats chez le chien ne sont pas directement transposables à l’humain.
Egan Peltan, cofondateur d’une startup biotech et docteur en biologie chimique de Stanford, va encore plus loin. Selon lui, le rôle de l’IA dans cette histoire est « largement surestimé » — tout aurait pu être fait sans ChatGPT. Il pointe aussi un détail important : Rosie recevait en parallèle une immunothérapie conventionnelle. Impossible donc de savoir si le vaccin à ARNm a réellement eu un effet. Le coût réel du traitement se situerait plutôt entre 20 000 et 50 000 dollars.
Le vrai enseignement : l’IA comme levier d’accès
Au-delà du débat sur l’efficacité du traitement, cette histoire illustre un phénomène plus large : l’IA permet désormais à des non-spécialistes d’accéder à des domaines autrefois réservés aux experts. Conyngham n’a pas découvert de nouveau médicament — il a navigué dans un système complexe en s’appuyant sur des outils qui n’existaient pas il y a deux ans.
C’est à la fois la promesse et le risque. La promesse, c’est la démocratisation de la recherche. Le risque, c’est de confondre un résultat préliminaire et anecdotique avec une preuve scientifique. Les vaccins à ARNm personnalisés contre le cancer sont en développement depuis des années, sans succès démontré à grande échelle.
L’histoire de Rosie est touchante. Mais comme le rappelle Peltan : ce dont le domaine a besoin, ce sont des résultats d’essais cliniques de phase 3, pas des anecdotes — aussi virales soient-elles.
