Google DeepMind a publié le 3 novembre 2026 un nouvel ensemble de capacités pour Google Antigravity : les Cheminformatics Skills, conçues pour accélérer la découverte de médicaments. Dans l'exemple de l'entreprise, un flux de travail qui prendrait normalement plusieurs jours pour une seule itération a été démontré en environ une heure.
L'exemple du cancer du poumon
Le cas utilise des traitements réels et connus du cancer du poumon. L'agent recherche dans la littérature des composés liés au crizotinib et au lorlatinib, extrait les molécules des documents, associe chacune aux données rapportées et écarte les entrées non pertinentes, comme les solvants et les tampons. En quelques minutes, des milliers de composés sont récupérés et organisés dans un rapport dont les sources sont documentées.
L'idée centrale est la rigidification, une technique classique de la chimie médicinale. Le crizotinib, un inhibiteur de tyrosine kinase de première génération, possède cinq liaisons rotatives majeures ; le lorlatinib, de troisième génération, a été cyclisé à une extrémité, ramenant ce nombre à zéro et augmentant la puissance, entre autres effets. L'agent suit le même raisonnement : il compare des paires de molécules ne différant que par la cyclisation, analyse puissance et rigidité, et propose de nouveaux macrocycles rigidifiés, avec des voies de synthèse suggérées.
Comment l'agent répartit le travail
La répartition du travail est explicite. Le modèle de langage orchestre le flux, navigue dans les bases de données et mène le raisonnement scientifique, tandis que des outils déterministes de chimie exécutent les calculs moléculaires. Ces outils reposent sur RDKit, une boîte à outils open source maintenue depuis plus de deux décennies, avec des connecteurs vers des ressources vérifiées de ChEMBL et PubChem. Un visualiseur interactif permet d'explorer chaque composé, d'inspecter les métadonnées et de tracer, par exemple, la puissance cellulaire en fonction du nombre de liaisons rotatives, en colorant selon le statut macrocyclique.
Limite : des hypothèses, pas des médicaments finis
Google DeepMind indique clairement la limite, et elle est essentielle : les conceptions proposées sont des hypothèses testables, pas des médicaments finis. Des données rares, du bruit entre les essais de différents laboratoires et des plages dynamiques étroites limitent la précision prédictive. Chaque conception doit être synthétisée et validée expérimentalement avant toute conclusion sur l'efficacité.
Les Cheminformatics Skills sont déjà disponibles dans Google Antigravity. Les utilisateurs individuels peuvent télécharger l'application et installer le plug-in Science ; les utilisateurs d'entreprise peuvent commencer avec un compte professionnel et des identifiants Google Cloud. Google a également ouvert les candidatures pour offrir à 10 000 scientifiques le niveau d'utilisation le plus élevé gratuitement pendant 6 mois, avec une intégration continue et sous réserve d'éligibilité, de capacité et de sélection.
Contexte : Geekiki avait déjà signalé la concentration des efforts de Google sur Antigravity, lorsque l'agent de code Jules a été arrêté — lire l'article précédent.
Crédit image : Google DeepMind — interface de Google Antigravity, matériel officiel de communication.
Fontes
- Google DeepMind — Agentic cheminformatics with Google Antigravity (3 novembre 2026)
- Google Antigravity — page officielle
Transparence : cet article a été produit avec l'aide de l'intelligence artificielle, recoupé avec des publications publiques et des sources en ligne, puis relu avant publication. Consultez les sources originales pour vérifier les détails.
Muse
