Exploiter de vastes quantités de données biomédicales grâce à l’IA
Génomes, protéomes, métabolomes, exposomes... Lorsqu’il s’agit de cellules et de tissus humains, les données ne manquent pas. La question est de savoir ce que l’on en fait. «Nous disposons de vastes quantités de données, mais les méthodes existantes pour les traiter sont limitées», explique Natasa Przulj(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), professeure de biologie computationnelle à la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) à Abu Dhabi. «Il est donc extrêmement difficile pour les communautés scientifiques et médicales d’utiliser ces données dans la pratique.» L’intelligence artificielle (IA) pourrait être la solution. Soutenue par le projet ICON-BIO(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), financé par l’UE, Natasa Przulj a mis au point des méthodes d’IA avancées capables de fusionner de vastes quantités de données et de les transformer en informations exploitables susceptibles d’améliorer les traitements médicaux.
Des données au traitement des maladies
Le projet, qui a reçu le soutien du Conseil européen de la recherche(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), a développé avec succès un certain nombre de méthodes d’IA qui peuvent aider à traiter des maladies telles que différents types de cancer, la COVID-19 et la maladie de Parkinson. Les solutions sont conçues pour faire progresser la personnalisation de la médecine. Par exemple, plusieurs algorithmes ont permis de découvrir de nouveaux biomarqueurs et de nouvelles cibles médicamenteuses. Ils peuvent également servir à stratifier les patients en sous-groupes en fonction de leurs besoins individuels en matière de traitement. «En produisant des méthodes d’IA de pointe pour la médecine de précision, notre travail améliore les soins médicaux pour tous», explique Natasa Przulj.
La simplicité est la clé de l’utilisation des méthodes d’IA
Le projet ICON-BIO se distingue non seulement par le fait qu’il est l’un des premiers à concevoir de nouvelles méthodes d’IA pour la fusion de données multi-omiques, mais aussi par son engagement en faveur de la simplicité. «Nous avons rapidement découvert que plus une méthode d’IA est complexe, moins elle est compréhensible et donc utilisable», ajoute Natasa Przulj. «En gardant nos solutions simples, nous nous assurons que les utilisateurs peuvent mieux comprendre et exploiter les données disponibles de manière contrôlable et durable.» En plus d’être explicables et faciles à utiliser, les méthodes d’IA du projet sont économes en données et en énergie, ce qui signifie qu’elles constituent également des solutions durables.
Inspirer les futures générations de chercheuses et de femmes scientifiques
Natasa Przulj travaille actuellement sur des méthodes d’IA plus sophistiquées, des méthodes qui promettent de mettre l’utilisation des données médicales à la portée du consommateur. Dans le cadre de cet effort, Natasa Przulj prévoit d’intégrer ses méthodes dans une plateforme logicielle de découverte de médicaments de précision prête pour l’industrie. Une fois terminée, la plateforme sera disponible pour de nombreuses applications de médecine de précision et de pharmacologie, y compris la découverte de médicaments, de cibles et de biomarqueurs. Mais l’héritage d’ICON-BIO va bien au-delà de ses résultats scientifiques. «En tant qu’initiative dirigée par une femme, j’espère que notre travail inspirera les futures générations de femmes à rejoindre le domaine passionnant et en pleine évolution de l’intelligence artificielle en biomédecine», conclut Natasa Przulj. Natasa Przulj souligne que le projet n’aurait pas pu être mené à bien sans l’aide de son équipe scientifique exceptionnelle, dont Noel-Malod Dognin, chercheur principal dans son laboratoire.
