Une intelligence artificielle pour décoder le génome humain

Les IA commencent à se démocratiser et il devient relativement fréquent de les croiser au détour d’un service ou d’un article. Depuis les IA poètes jusqu’aux IA qui jouent à Mario, les chercheurs semblent avoir énormément d’idées pour l’intelligence du futur. Y compris l’utiliser pour des avancées médicales révolutionnaires…

Deep Genomics, une entreprise dérivée des recherches de l’Université de Toronto, espère pouvoir prédire les conséquences de modifications génomiques sur différents mécanismes cellulaires. Comment ? En associant le deep learning, l’intelligence artificielle et l’étude du génome humain. Ce projet a pour but de permettre, entre autres, la personnalisation de traitements médicaux. L’équipe de chercheurs possède une expérience de plus de dix ans dans le secteur de la recherche sur le génome humain ainsi que dans l’apprentissage machine.

La communauté scientifique travaille depuis des décennies sur des mutations de gènes particuliers qui peuvent avoir un lien avec des maladies. C’est le cas par exemple du génome BRCA-1 et BRCA-2 qui ont un lien avec le cancer du sein. Il existe cependant énormément de mutations et de combinaisons de mutations qui n’ont jamais été répertoriées ou étudiées. C’est ici que rentre en jeu SPIDEX, le premier produit de Deep Genomics. Ce programme, inclus dans l’intelligence artificielle profonde de l’entreprise, est capable de fournir des informations sur les conséquences possibles de mutations de l’ADN sur le division cellulaire. SPIDEX peut aussi faire des liens entre des mutations inconnues et des variantes qui ont été reliées à des maladies, et ce, afin de déterminer le niveau de dangerosité de la mutation.

Deep Genomics envisage un futur où « l’on fait confiance à des ordinateurs pour prévoir les résultats d’expérience en laboratoire ou de traitements, bien avant que qui que ce soit ne touche à un tube à essais. [Notre] premier pas sera de créer une base de donnée de génomes comprenant plus de 300 millions de variantes potentiellement liées à des maladies, la plupart se trouvant dans des régions du génome inobservables autrement. » Les laboratoires feront parvenir à Deep Genomics les mutations observées et l’entreprise utilisera son système d’intelligence artificielle profonde pour « lire » le génome et déterminer la probabilité de problèmes engendrés par la mutation.


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