Le système immunitaire ressemble à un éditeur infatigable qui corrige le brouillon des anticorps, les rendant de plus en plus accrocheurs aux virus et aux bactéries. Ce processus s'appelle maturation des anticorps : des fautes de frappe aléatoires (mutations) apparaissent dans les gènes, et la sélection naturelle conserve celles qui améliorent la capture de la cible.

Le problème, c'est que l'« utilité » d'une mutation n'est pas universelle. Ce qui renforce un anticorps peut en gâcher un autre. Les auteurs de l'étude ont analysé plus de 10 000 « clonotypes publics » — des groupes d'anticorps très similaires qui apparaissent indépendamment chez différentes personnes. En comparant les mutations au sein de ces groupes chez 20 donneurs sains, ils ont identifié une régularité : les mutations fréquentes apportent généralement un petit gain de force, tandis que les rares en apportent un grand. C'est un compromis entre fiabilité et ambition.

La nouvelle méthode ne nécessite aucune connaissance préalable de la structure de l'anticorps et fonctionne comme un simple outil de génétique des populations. Elle a été testée sur des anticorps dirigés contre le SARS-CoV-2 et la grippe — les prédictions ont coïncidé avec les données réelles. De plus, il s'est avéré que les modèles de langage populaires pour les protéines « voient » principalement des mutations neutres, mais après une simple renormalisation, les mêmes signaux de sélection que ceux trouvés par la méthode apparaissent.