L'intelligence artificielle pour trouver un traitement à la SLA

(version courte)

Londres (Reuters) - Les robots dotés d'intelligence artificielle se lancent dans la course au traitement de la SLA, une maladie du motoneurone qui affecte les terminaisons nerveuses.

Cette affection, s'attaque aux cellules nerveuses qui contrôlent les muscles, entraînant affaiblissement, paralysie et à terme une insuffisance respiratoire.

Aux États-Unis, seuls deux traitements destinés à ralentir la progression de la SLA (sclérose latérale amyotrophique) ont été approuvés par la Food and Drug Administration : le premier en 1995 et le second plus tôt cette année. Chaque année, environ 140 000 nouveaux cas de cette maladie incurable, qui touche notamment le célèbre cosmologiste Stephen Hawking, sont diagnostiqués.

« Pour de nombreux médecins, c'est la pire maladie qui soit, et la demande pour un traitement est énorme, » a déclaré Richard Mead du Sheffield Institute of Translational Neuroscience, qui a vu l'intelligence artificielle (I.A.) faciliter grandement son travail.

Ces robots, des logiciels pointus installés sur des ordinateurs très puissants, sont des super-chercheurs qui travaillent sans relâche et de façon impartiale. Ils analysent d'énormes bases de données chimiques, biologiques et médicales ainsi que des tonnes d'articles scientifiques beaucoup plus rapidement qu'un être humain ne pourrait le faire et en extraient de nouvelles cibles biologiques et traitements potentiels.

L'un des candidats proposés par ces machines I.A. a récemment offert des résultats prometteurs : il a évité la mort de cellules motoneurones et a ralenti la progression de la maladie lors d'études précliniques à Sheffield.

Mead, qui prévoit de présenter son travail lors d'une conférence médicale au mois de décembre, réfléchit actuellement à la mise en place d'un essai clinique.

Le chercheur et son équipe, basés dans le nord de l'Angleterre, ne sont pas les seuls à envisager une utilisation de l'intelligence artificielle pour élucider les mystères de la SLA.

Dans l'Arizona, le Barrow Neurological Institute a découvert en décembre dernier cinq nouveaux gènes liés à la SLA grâce à Watson, le programme d'intelligence artificielle d'IBM. Sans ce robot, les scientifiques estiment qu'il leur aurait fallu des années, et non quelques mois, pour faire cette découverte.

Selon Mead, la SLA est tout à fait adaptée au travail des intelligences artificielles et à l'apprentissage automatique : en effet, l'information génétique relative à la maladie se développe rapidement, les recherches en laboratoire ont beaucoup progressé et il existe de bons modèles animaux sur lesquels tester les médicaments potentiels.

C'est donc une bonne nouvelle pour les patients atteints de SLA qui sont à la recherches de meilleures alternatives de traitement. Parmi les malades les plus célèbres se trouvent Lou Gehring, joueur de baseball américain de 1923 à 1939, l'acteur et scénariste Sam Shepard qui est décédé le mois dernier, et Stephen Hawking, l'un des rares malades à vivre depuis plusieurs décennies avec la maladie.

Si la recherche parvient à développer de nouveaux médicaments, cela marquerait une victoire notable pour la découverte de traitement par les I.A., renforçant ainsi les perspectives de croissance des start-up centrées sur cette technologie.

Ces entreprises se basent sur l'idée que, même si les I.A. ne remplaceront pas les scientifiques et les cliniciens, elles permettront de gagner du temps et de l'argent en mettant au jour des pistes thérapeutiques plus rapidement. 

Source: Reuters

L’entreprise débutante AI estimé à plus d’un milliard de dollars bouleverse l’industrie pharmaceutique

13-09-2017

(Version raccourcie)

Récemment l’entreprise Benevolent AI a rassemblé 128 millions d’euros et a été estimée à 1,6 milliard d’euros. Leur but? Appliquer une nouvelle intelligence artificielle (IA) aux dissertations académiques déjà publiées afin de faire de nouvelles découvertes.

“Ce qui est remarquable dans l’industrie pharmaceutique, c’est que 95% de ce qu’elle entreprend aboutit à un échec”, dit Jackie Hunter, le directeur de l’entreprise débutante bioinformatique Benevolent AI. “Bien que cette industrie soit basée sur des preuves, en réalité on s’en sert très peu. Une nouvelle dissertation est publiée toutes les 30 secondes. On dispose d’une multitude d’informations qui ne sont pas utilisées pour la découverte et le développement de nouveaux médicaments.” Mais peut-être que cela va changer maintenant.

Pour faire face à ce problème, Benevolent AI utilise l’intelligence artificielle afin de trouver et d’analyser des informations biomédicales. Il s’agit aussi bien de données sur des tests cliniques que de dissertations académiques. Grâce à cette approche par exemple Benevolent AI est capable d’identifier des molécules qui ont échoué dans certains tests cliniques et de prédire comment ces mêmes compositions peuvent être plus efficaces pour d’autres maladies.

“Beaucoup de compositions sont testées aux bénévoles à l’hôpital et ne réussissent pas parce que l’hypothèse était fausse”, dit Hunter. “Notre système fournit des hypothèses impartiales. On peut choisir une certaine molécule et une nouvelle maladie comme cible tout en passant immédiatement à un test clinique sans devoir parcourir à nouveau tous les tests antérieurs.” …

En ce moment l’entreprise examine de nouvelles thérapies potentielles pour la SLA et a l’intention de faire un test clinique l’année prochaine en utilisant une molécule créée par elle-même. “Quand on a fait des recherches sur la SLA, notre système a fourni une liste d’hypothèses”, dit Hunter. “Le système ne présente pas toujours une présicion de 100% et le résultat final est donc une combinaison des résultats du système et des idées scientifiques.” Dans le cas de la SLA, Benevolent AI a sélectionné cinq nouvelles compositions et les a testées aux cultures cellulaires atteintes par la maladie des motoneurones. “Une d’elles a échoué, les trois autres ont donné un bon résultat et la dernière a particulièrement bien réussi”, toujours selon Hunter. “Nous avons une organisation qui couvre la totalité de la chaîne systémique, allant de la science de recherche de base aux tests cliniques.”

Traduction : Pauwels

Source : Wired