En Bourgogne-Franche-Comté, l'intelligence artificielle est mise au service de l’oncologie
L’Université de Bourgogne-Franche-Comté, l’entreprise biopharmaceutique Oncodesign et la Société d’Accélération du Transfert de Technologies Sayens ont développé un laboratoire commun dédié à l’intelligence artificielle appliquée à la lutte contre le cancer et la découverte de médicaments. AIDD4H, pour Artificial Intelligence in Drug Discovery for Health, entend intervenir dans le domaine de la médecine personnalisée en oncologie.
Depuis sa création il y a 25 ans, Oncodesign se positionne comme une entreprise biopharmaceutique spécialisée dans la médecine de précision, notamment en oncologie. Oncodesign prédit et identifie pour chaque molécule son utilité thérapeutique et son potentiel à devenir un médicament efficace.
"L’entreprise fabrique des médicaments qui ont une action sur le terrain biologique du patient mais leur produit, pertinent sur certains patients, n’a que peu d’effets sur d’autres. L’objectif consiste à comprendre pourquoi et à orienter le comportement des cellules pour généraliser les bienfaits", détaille Christophe Nicolle, professeur au sein de l’université Bourgogne-Franche-Comté et directeur du Laboratoire CIAD, Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées.
Cette collaboration renforcée croisant les compétences du laboratoire CIAD, expert en conception d’IA hybrides et en qualification des données et Oncodesign a donné naissance au laboratoire AIDD4H en mai 2021 avec l’intention de mettre l’intelligence artificielle au service de la lutte contre le cancer en facilitant la découverte de nouvelles thérapies.
Des IA hybrides associées
Grâce à un ensemble d’outils numériques, le laboratoire commun va construire des scénarios particuliers et les tester. "Il n’y a pas de manuel biologique propre à chacun, on ne connait pas tous les comportements mais l’intelligence artificielle va aider à les déduire." Différents types de raisonnements sont combinés pour tenter d’expliquer le raisonnement biologique.
Le machine learning et l’analyse des données visent à comprendre comment l’entrée de différentes protéines génère un comportement de la cellule malade tandis que des IA distribuées et leur système multi-agent faciliteront la compréhension du comportement de plusieurs protéines et leur façon d’interopérer les unes avec les autres.
Enfin, l’ingénierie de raisonnement va rendre l’ensemble de ces comportements intelligibles pour les chercheurs. "Les chimistes doivent comprendre ce que l’IA a elle-même compris pour pouvoir traduire ces éléments en traitement innovant. Il doit y avoir un langage commun pour qu’ils s’approprient l’outil et que l’IA aide à cerner l’environnement biologique de patients."
Des données et des résultats
Pour nourrir l’intelligence artificielle, Christophe Nicolle et ses équipes s’appuient sur des données open source, transmises par le secteur médical, portant sur les terrains biologiques et le comportement des molécules mais aussi sur les données anonymes fournies par Oncodesign afin d’obtenir une nécessaire dimension patient ainsi qu’un retour sur les expériences menées et les résultats obtenus.
"Même si le recours à de larges données et à l’intelligence artificielle laisse penser à une vision globale, il s’agit plutôt de trouver des traitements innovants pour une médecine de précision et personnalisée. L’IA va accélérer le parcours long et coûteux de la conception d’un médicament", complète Catherine Guillemin, présidente de la SATT Sayens, qui a mis son savoir-faire de la valorisation des travaux de recherche et du transfert de technologie au service du laboratoire AIDD4H. Les premiers résultats du laboratoire AIDD4H confirme la pertinence d’intégrer l’IA à la démarche afin d’élaborer des scénarios qui conduiront à des tests in vivo.
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