Les protéines, comme les humains, ont une généalogie. Deux protéines qui remplissent la même fonction chez des organismes différents descendent d'un ancêtre commun. En comparant leurs séquences, on peut reconstituer cette histoire. Mais lorsque les protéines ont divergé il y a longtemps, les méthodes classiques perdent la trace : les différences s'accumulent tellement que le signal s'estompe, comme de vieilles photographies qui pâlissent.
La nouvelle approche, HyperEvoGen, construit une carte de parenté dans un espace courbé — un espace où les lignes parallèles peuvent diverger. Cet espace ressemble à une selle : plus on s'éloigne du centre, plus les distances augmentent rapidement. Dans cet espace, les protéines descendantes se placent sur des branches partant de l'ancêtre, et les distances entre elles reflètent honnêtement le nombre d'étapes évolutives qui les séparent. Le réseau de neurones apprend à positionner les protéines de manière à ce que la carte préserve la hiérarchie de parenté, même pour les familles profondément divergentes.
Une telle carte n'est pas seulement utile pour l'histoire. Elle aide à créer de nouvelles protéines aux propriétés souhaitées, car on peut se déplacer sur la carte vers les caractéristiques désirées. Pour les grandes familles de protéines, où les calculs classiques prendraient des semaines, la nouvelle méthode fonctionne en quelques heures. Cela ouvre la voie à l'étude de l'évolution de milliers de protéines simultanément et au développement accéléré d'enzymes et de médicaments.
L'espace de Lobatchevski, où opère HyperEvoGen, est infini : il contient bien plus de « places » qu'une carte plate. Ainsi, même des protéines très éloignées restent distinguables, et la parenté n'est pas perdue.