Selon Gate News, le 16 mars, l’ingénieur en apprentissage automatique de Sydney, Paul Conyngham, a utilisé ChatGPT et AlphaFold de DeepMind pour apprendre lui-même la conception de vaccins à ARNm, créant un vaccin personnalisé pour Rosie, un chien de secours atteint d’un carcinome à mastocytes. Il a collaboré avec l’Institut de recherche sur l’ARN de l’Université de New South Wales (UNSW) pour finaliser la conception du vaccin, puis l’a administré à l’École vétérinaire de Gatton, à l’Université du Queensland. Après l’injection, une tumeur de Rosie a considérablement diminué, et le vétérinaire traitant, la professeure Paola Allavena, a déclaré que « la tumeur avait probablement réduit de moitié ». Cette histoire a récemment été largement diffusée sur les réseaux sociaux comme étant « l’IA qui a guéri le cancer du chien ».
Cependant, selon le rapport original publié par l’Université de New South Wales, le cancer de Rosie est toujours en progression, et la guérison n’est pas encore atteinte. L’ingénieur biomédical Patrick Heizer a souligné que la fabrication d’un seul vaccin à ARNm est « extrêmement simple » d’un point de vue technique, mais que le véritable défi, et le plus coûteux, réside dans la démonstration de la sécurité et de l’efficacité du vaccin lors d’essais cliniques randomisés, étape qui n’a pas encore été franchie.
Conyngham lui-même a indiqué que le plus grand obstacle dans tout ce processus n’était pas la conception du vaccin, mais l’approbation éthique : il a passé trois mois, deux heures chaque soir, à rédiger un dossier d’approbation éthique de 100 pages, « plus difficile que la fabrication du vaccin ». L’auteur en biologie Ruxandra Teslo, dans son analyse, a cité une expérience similaire de Sid Sijbrandij, co-fondateur de GitLab, qui a exploré un traitement expérimental à ses frais après une rechute de sarcome osseux, sans rechute depuis 2025, et a considéré que la bureaucratie réglementaire entourant les essais cliniques précoces constitue le principal frein à la mise en œuvre de la médecine personnalisée.