Xaira dévoile X-Cell, une « cellule virtuelle » de 4,9 milliards de paramètres pour la découverte de médicaments

Le 17 mars 2026, Xaira Therapeutics a présenté X-Cell, la première « cellule virtuelle » de l'entreprise : un modèle de 4,9 milliards de paramètres, entraîné sur X-Atlas/Pisces, le plus grand jeu de données pangénomiques de perturbations cellulaires jamais constitué.

Qu'est-ce que X-Cell ?

X-Cell est un modèle qui prédit comment l'expression des gènes change lorsqu'on « éteint » les gènes un à un. Selon Xaira, c'est à ce jour le plus grand modèle causal de perturbations : il suit une loi d'échelle en puissance, de la même manière que les grands modèles de langage gagnent en qualité quand le nombre de paramètres et la puissance de calcul augmentent.

Le jeu de données d'entraînement a été constitué par des expériences CRISPR, avec des millions de tests lancés en parallèle.

• Lancement de X-Cell le 17 mars 2026 : premier modèle de cellule virtuelle (virtual cell model) de Xaira Therapeutics
• Jeu de données X-Atlas/Pisces : 7 cribles Perturb-seq pangénomiques dans 16 contextes biologiques, 25 millions de cellules après filtrage qualité
• Taille du modèle : 4,9 milliards de paramètres, le plus grand modèle causal de perturbations
• Le passage à l'échelle suit une loi de puissance, comme pour les grands modèles de langage
• Le 6 juillet 2026, Bo Wang a été promu Chief AI Scientist et Xi Chu Chief Discovery Officer

Pourquoi les modèles causaux ont-ils besoin de données causales ?

Xaira affirme que, pour prédire des relations de cause à effet, un modèle doit apprendre sur des données causales, et non sur de la génomique descriptive. Les jeux de données classiques enregistrent des corrélations, c'est-à-dire qui « fréquente » qui dans la cellule ; les données causales montrent ce qui se passe quand on intervient délibérément sur un gène précis.

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Les modèles causaux ont besoin de données causales » : c'est ainsi que Bo Wang (Chief AI Scientist) et Xi Chu (Chief Discovery Officer) formulent la thèse centrale de leur approche dans le podcast Latent Space.

Conclusion pratique de l'entreprise : un modèle entraîné sur des données causales issues de cellules cancéreuses peut être transféré à des cellules saines de donneurs, car les règles apprises se conservent.

Comment le modèle a franchi le « mur des données »

La première version de X-Cell avait atteint un plafond : à 3,1 milliards de paramètres, l'erreur sur le jeu de test cessait de baisser. Le modèle saturait vers 1,5 milliard de paramètres et ne progressait plus au-delà. La cause tenait au manque de données informatives, et non à l'architecture.

Le jeu de données X-Atlas/Pisces a multiplié la densité d'information par environ 30 par rapport à l'approche initiale. Le modèle a alors recommencé à progresser avec le nombre de paramètres et la puissance de calcul, et il a dépassé la ligne de base linéaire (linear baseline) qui surpassait jusque-là les modèles précédents. X-Cell repose sur scGPT, un modèle d'ARN plus ancien de Bo Wang, publié dans Nature.

Ce que cela signifie

Xaira, une biotech de l'IA dotée d'un capital de départ de plusieurs milliards, ne parie pas sur l'algorithme mais sur les données : sa propre usine d'expériences causales compte davantage qu'un modèle prêt à l'emploi conçu par d'autres. C'est un renversement de la logique habituelle de l'IA, « données du web plus gros modèle » : en biologie, les données nécessaires n'existent tout simplement pas en accès libre, il faut les générer soi-même.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que X-Cell, en termes simples ?

X-Cell est une « cellule virtuelle », un modèle d'IA de 4,9 milliards de paramètres qui prédit la réaction d'une cellule à l'extinction de gènes individuels, sans réaliser d'expérience réelle.

Sur quoi X-Cell a-t-il été entraîné ?

Sur le jeu de données X-Atlas/Pisces : 7 cribles Perturb-seq pangénomiques dans 16 contextes biologiques, 25 millions de cellules après filtrage. Selon Xaira, c'est le plus grand ensemble de ce type jamais rendu public.

Qui a développé le modèle ?

Le développement a été mené par Bo Wang (Chief AI Scientist, auteur de scGPT) et Xi Chu (Chief Discovery Officer) ; tous deux ont été promus le 6 juillet 2026.