A l’occasion du Biowin Day 2023, Gate.31 s’est intéressée de plus près à la thématique des données santé. Rencontre Marianne Ghyoot, Director Research & Innovation Biowin.
Les data et l’IA étaient au coeur du Biowin Day 2023
☞ Avec l’allongement de l’espérance de vie apparaissent de nombreuses pathologies (cardio, vasculaires, neurologiques, …). Comment les données de santé (la collecte, le traitement) et l’IA permettent -elles de contribuer à une santé « renforcée » ?
Par le développement d’une médecine de précision reposant sur :
• L’acquisition de données multimodales sur les patients c’est-à-dire des données biologiques (ADN, ARN, protéome et métabolome), exposomiques (facteurs d’environnement auxquels le patient a été exposé), cliniques et d’imagerie via l’organisation de cohortes spécifiques et en interaction avec les grandes bio banques internationales.
• Le développement par la médecine des réseaux et des systèmes et l’intelligence artificielle (IA) de modèles permettant d’expliquer la pathogenèse et, dès lors, de mettre au point des traitements personnalisés.
• La mise au point de stratégies de dépistage, de diagnostic et de traitement hautement personnalisées et basées sur ces données et ces modèles, ainsi que leur intégration en cliniques.
Ces axes font l’objet de l’initiative MedReSyst soutenue par la Stratégie de la Spécialisation Intelligente (S3) adoptée par le Gouvernement wallon en Belgique. L’initiative MedReSyst vise à développer les outils nécessaires à la mise en place d’une médecine des réseaux et des systèmes (network medicine), qui permet d’appréhender le patient dans sa globalité et d’améliorer sa prise en charge depuis le dépistage jusqu’au traitement. Elle est coordonnée par le Prof. Benoit Macq (UCLouvain) et réunit un consortium d’acteurs du monde hospitalier et de la recherche académique.
L’analyse d’images aidée de l’IA permet d’accélérer et d’améliorer le diagnostic et d’adapter les traitements.
☞ L’analyse des données couplée à l’IA permettra-t-elle, à terme, d’éviter tout décès (par exemple) lié au cancer du sein ou de la prostate ?
Ce qui est important, c’est l’acquisition de données multimodales couplée à l’IA pour améliorer le diagnostic et permettre un traitement plus précoce et plus efficace de pathologie telle que le cancer du sein ou de la prostate, avec pour effets attendus, une réduction importante des coûts et une meilleure qualité des soins. La collection de masses de données et la mise au point de modèles par l’IA a déjà démontré son efficacité pour un certain nombre de pathologies. Cependant, des publications récentes montrent aussi que ces modèles d’IA peuvent échouer lors de leur déploiement. Un des points importants pour leur intégration dans les trajets de soins est d’entraîner les modèles et de les optimiser grâce au mécanisme des coalitions apprenantes où des experts interagissent en continu et revisitent le modèle IA selon l’évolution des patients et les cas rencontrés.
Une initiative qui a aussi le mérite d’être mentionnée, est le projet MyPebs qui évalue une nouvelle stratégie de dépistage du cancer du sein. Une approche prometteuse pour améliorer le dépistage par mammographie qui consiste en un dépistage personnalisé, basé sur le risque individuel de cancer du sein. https://www.mypebs.eu/fr/
La notion de BioGPT a été évoquée.
☞ De quoi s’agit-il et en quoi BioGPT contribue à accélérer la recherche biomédicale ?
BioGPT est un modèle de langage transformateur génératif (GPT) entraîné sur un ensemble varié de données textuelles biomédicales, y compris des publications scientifiques, des notes cliniques et des étiquettes de médicaments. C’est donc un outil pour les scientifiques dans les sciences de la vie ayant une capacité à générer des résultats plus précis et plus pertinents dans des domaines tels que (par exemple) le « drug discovery », la médecine de précision, l’analyse des données cliniques, etc.