INTERVIEW. Comment tenter de prédire les effets d'un traitement contre un cancer grâce à l'IA

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La société Sophia Genetics s’est spécialisée dans l’exploitation des technologies d’intelligence artificielle pour lire et analyser le génome. Des algorithmes aujourd’hui utilisés contre le cancer.

Cet article est issu du Hors-série de Sciences et Avenir n°199 daté octobre-novembre 2019.

Jurgi Camblong est le PDG de la société Sophia Genetics.

Sciences et Avenir : Quel est le rôle de l’IA que vous développez dans la prise en charge des cancers ?

Jurgi Camblong : Le séquençage d’ADN a transformé la façon dont certaines maladies, en particulier le cancer, sont diagnostiquées et caractérisées : ce que l’on recherche désormais, ce sont des mutations génétiques propres à la tumeur, en fonction desquelles on détermine le traitement le plus adéquat. L’IA que nous développons est une plateforme d’analyse et de tri des données génomiques produites par les hôpitaux, qui permet de guider le choix thérapeutique.

Concrètement, comment cela fonctionne-t-il ?

Les centres procèdent d’abord au séquençage de l’ADN de tissus tumoraux prélevés lors d’une biopsie. À partir de ce déchiffrage du génome, ils ciblent certains gènes sur lesquels ils recherchent différentes mutations pertinentes. Une fois ces données brutes collectées, ils les transfèrent de manière cryptée et anonymisée sur nos serveurs. Sur la base de principes statistiques, l’IA réussit à repérer les mutations qui contrôlent l’évolution du cancer. Ces variants génétiques sont ensuite classés selon leur importance thérapeutique, afin d’aider les médecins à prendre une décision.

Sur combien de patients votre IA a-t-elle déjà travaillé ?

Depuis 2014, nous avons contribué au diagnostic de 350.000 malades. Aujourd’hui, plus de 15.000 personnes par mois en bénéficient, dans environ 930 hôpitaux répartis dans 80 pays. Pour perfectionner l’IA, l’important n’est pas tant le nombre de patients que la diversité des situations rencontrées. Il ne sert à rien d’être confronté un million de fois au même cas de figure. Mieux vaut rencontrer cent problèmes différents et les résoudre. C’est le cas lorsque les hôpitaux nous transmettent des échantillons complexes sur lesquels nous devons identifier de nouvelles signatures génomiques. C[...]

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