Les datas au service des traitements contre le cancer

Prédire pour mieux guérir : comment l’intelligence artificielle aide à lutter contre le cancer

Grâce à l’intelligence artificielle (IA), qui permet d’explorer les données de santé accumulées ces dernières années, la médecine entre dans un nouveau cycle d’innovation. Un cycle majeur, comparable à celui qui a mené au développement des antibiotiques au lendemain de la Seconde Guerre mondiale. C’est particulièrement vrai en cancérologie, où l’IA fait déjà ses preuves dans l’aide au diagnostic.

Selon Xosé Fernández, Chief Data Officer de l’Institut Curie, et Thomas Clozel, cancérologue et cofondateur de la startup Owkin, les algorithmes enrichissent également nos connaissances autour du cancer et renouvellent les approches thérapeutiques.

L’Institut Curie est le premier centre de recherche et traitement du cancer en France. Quels espoirs l’IA représente-t-elle pour vous ?

X. Fernández. - Au début des années 2000, l’Institut Curie fut pionnier dans l’informatisation des dossiers médicaux, initialement pour optimiser la gestion administrative des patients. L’exploration de ce patrimoine numérique par des algorithmes ouvre des perspectives inédites pour la recherche. Ainsi, il est possible de mener des études rétrospectives sur des données retraçant l’évolution des traitements anticancéreux depuis une vingtaine d’années.
Entre-temps, la production d’informations a explosé. Rien que pour l’Institut Curie, qui traite plus de 50 000 patients par an, les données collectées représentent plusieurs pétaoctets, soit des millions de milliards d'octets. La possibilité de « faire parler » ces gigantesques volumes de données soulève des espoirs immenses pour mieux connaître le cancer. Donner du sens à cet amas d’informations n’est cependant pas si simple.

Xosé Fernández, Chief Data Officer de l’Institut Curie

En quoi consiste l’approche originale d’Owkin, la startup que vous avez cofondée en 2016 ?

T. Clozel. - Les centres de recherche et hôpitaux avec lesquels nous collaborons, à l’instar de l’Institut Curie, possèdent des données de natures diverses : images biomédicales, données génomiques et données cliniques. Pour tirer profit de cette matière première très hétérogène, Owkin construit des algorithmes et modèles mathématiques capables d’interpréter les données de façon transversale pour découvrir des combinaisons de biomarqueurs et des cibles thérapeutiques spécifiques à chaque type de cancer ou maladie auto-immune. Il est alors possible de réaliser des prédictions quant à l’espérance de vie d’un patient ou sa réponse à un traitement.
L’objectif est d’aller vers des traitements personnalisés et de contribuer au développement de nouvelles molécules, tout en optimisant les essais cliniques via l’identification de sous-groupes à haute valeur ajoutée. Autre particularité d’Owkin, notre solution technique s’appuie sur le federated learning : les modèles sont construits localement, au sein des « firewalls » des hôpitaux, sans export des données jusqu’à nos serveurs. Ce fonctionnement favorise la collaboration et assure une protection maximale des données des patients, dont la confiance est un pilier essentiel de notre projet.

Thomas Clozel, cofondateur de la startup Owkin

Concrètement, comment l’IA aide-t-elle les chercheurs, les médecins et leurs patients ?

X.F. - Grâce au machine learning et avec l’aide d’une équipe pluridisciplinaire, l’enjeu principal consiste à stratifier les patients, avec une granularité croissante pour faire apparaître des similitudes, des corrélations. L’objectif est double : rendre ces données immédiatement utiles aux médecins pour améliorer le suivi des patients et faciliter leur exploitation par des algorithmes d’IA, tels que ceux développés par Owkin.

T.C. - Notre ambition est de transformer les données médicales en connaissance. À mesure que la production de données croît, il devient de plus en plus difficile pour un cerveau humain d’établir des liens. L’IA permet de tirer profit de cette profusion d’informations en dotant les médecins et chercheurs de «superpouvoirs» d’analyse pour confirmer ou infirmer leurs hypothèses.
L’intelligence humaine est plus que jamais nécessaire : le plus difficile n’est pas de trouver des réponses mais de formuler les questions qui feront progresser la recherche de manière décisive. Sur la plateforme que nous allons lancer, « Owkin Socrates », les médecins soumettent des questions de recherche prédictive auxquelles les algorithmes tentent de répondre en explorant les données disponibles et en extrayant les combinaisons de biomarqueurs issus des data les plus intéressantes, de tout type.

Pourra t-on guérir le cancer avec ces nouvelles approches ?

X. F. - Assurer une continuité entre la recherche fondamentale et les soins fait sens depuis longtemps à l’Institut Curie. Les startups comme Owkin permettent d’augmenter les capacités des médecins et chercheurs et d’intensifier le rythme des découvertes scientifiques. Quant aux industriels, ils sont indispensables pour mettre en application ces découvertes, notamment par de nouveaux traitements qui amélioreront les chances de survie des patients et/ou diminueront la pénibilité de la maladie.

T. C. - Toutes les parties prenantes ont, en effet, intérêt à collaborer dans une logique d’open innovation. Cette approche vertueuse doit maintenant être complétée par une réflexion sur les modèles économiques à inventer pour soutenir l’équilibre de cet écosystème.

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