Un homme à Sydney vient de créer un vaccin personnalisé contre le cancer pour son chien en fin de vie. En utilisant l'IA. Sans aucune formation en biologie. Paul Conyngham a adopté Rosie, un croisement entre un staffie et un Shar Pei, dans un refuge en 2019. Elle a été à ses côtés pendant certaines des pires périodes de sa vie. "C'est ma meilleure amie," dit-il. En 2024, Rosie a été diagnostiquée avec un cancer des mastocytes, le cancer de la peau le plus courant chez les chiens. Il a tout essayé. Chirurgie. Chimiothérapie. Immunothérapie. Les tumeurs ont ralenti mais n'ont pas rétréci. Les vétérinaires lui ont donné un délai de un à six mois. Conyngham travaille dans l'IA et la science des données. Alors il a fait ce qu'il sait faire. Il a ouvert ChatGPT et a commencé à lui demander ce qui était possible d'autre. Cette conversation l'a conduit vers quelque chose de fou. Il a fait séquencer la tumeur de Rosie au Centre Ramaciotti pour la génomique de l'UNSW, convertissant essentiellement son cancer de tissu en données brutes. Ensuite, il a fait passer ces données par AlphaFold, un outil d'IA de Google qui prédit la forme 3D des protéines (il a remporté le prix Nobel de chimie en 2024). Il l'a utilisé pour identifier les mutations exactes à l'origine du cancer et les associer à des médicaments. Un professeur de génomique à l'UNSW a, dans ses propres mots, été "stupéfait" qu'un gars sans formation en biologie ait réussi à réaliser une analyse complète. Et puis la partie vraiment difficile a commencé. Pas la science. La paperasse. Vous ne pouvez pas simplement créer un vaccin et injecter votre chien en Australie. Il a passé 3 mois à rédiger une demande d'éthique de 100 pages, deux heures chaque nuit après le travail, juste pour obtenir la permission de traiter son propre animal. La bureaucratie était plus difficile que la conception du médicament elle-même. Une fois qu'il a franchi cette étape, il a pris contact avec Páll Thordarson, directeur de l'Institut RNA de l'UNSW, qui a construit un vaccin personnalisé à base d'ARNm (la même technologie derrière les vaccins COVID) à partir des données de Conyngham. Du séquençage au vaccin fini : moins de deux mois. Conyngham a conduit 10 heures jusqu'au laboratoire avec Rosie pour sa première injection en décembre. En moins d'un mois, la tumeur sur sa patte, de la taille d'une balle de tennis, a rétréci jusqu'à 75 %. Son pelage est devenu plus brillant. Elle a recommencé à agir comme elle-même. Le vétérinaire traitant a qualifié cela de "magique". Conyngham séquence maintenant une deuxième tumeur qui n'a pas répondu au premier vaccin, essayant de comprendre pourquoi elle est résistante. La partie qui continue de résonner dans ma tête : Moderna et Merck mènent des essais de phase 3 à plusieurs milliards de dollars sur une version humaine de la même idée. Leur vaccin, mRNA-4157, séquence la tumeur d'un patient, identifie les mutations et construit un vaccin personnalisé pour apprendre au système immunitaire à attaquer ce cancer spécifique. Les données sur cinq ans montrent qu'il a réduit la récurrence du mélanome de 49 %. Coût prévu par patient une fois approuvé : 100 000 à 300 000 $. Approbation prévue : vers 2027. Plus de 120 essais similaires sont en cours dans le monde entier en ce moment. Conyngham l'a fait pour des dizaines de milliers de dollars avec des outils d'IA gratuits et l'accès à un laboratoire universitaire. Les outils pour construire des médicaments personnalisés existent déjà. Le goulot d'étranglement est un système réglementaire encore calibré pour un monde où la conception d'un traitement prenait une décennie, et non huit semaines.