High-Tech : Une IA détecte le cancer et les infections virales avec précision

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Les chercheurs ont mis au point AINU, une IA capable de différencier les cellules cancéreuses des cellules normales et de détecter les infections virales précoces dans les cellules à l’aide d’images à l’échelle nanométrique. Cela pourrait conduire à un diagnostic plus rapide et plus précis des maladies et à de meilleurs résultats pour les patients. Des chercheurs du Centre de régulation génomique (CRG), de l’Université du Pays basque (UPV/EHU), du Centre international de physique de Donostia (DIPC) et de la Fundación Biofisica Bizkaia (FBB, située à l’Institut Biofisika) ont développé une intelligence artificielle capable de différencier les cellules cancéreuses des cellules normales, ainsi que de détecter les stades très précoces de l’infection virale à l’intérieur des cellules. Les résultats, publiés aujourd’hui (27 août) dans une étude publiée dans la revue Nature Machine Intelligence, ouvrent la voie à de meilleures techniques de diagnostic et à de nouvelles stratégies de surveillance des maladies. L’outil, AINU (AI of the NUcleus), scanne des images à haute résolution des cellules. Les images sont obtenues à l’aide d’une technique de microscopie spéciale appelée STORM, qui crée une image qui capture de nombreux détails plus fins que ce que les microscopes ordinaires peuvent voir. Les instantanées hautes définitions révèlent des structures à l’échelle nanométrique. Un nanomètre (nm) est un milliardième de mètre, et un cheveu humain a une largeur d’environ 100 000 nm. L’IA peut détecter des réarrangements à l’intérieur des cellules aussi petits que 20 nm, soit 5 000 fois plus petits que la largeur d’un cheveu humain. Ces modifications sont trop petites et trop subtiles pour que les observateurs humains puissent les trouver avec les seules méthodes traditionnelles. « La résolution de ces images est suffisamment puissante pour que notre IA puisse reconnaître des modèles et des différences spécifiques avec une précision remarquable, y compris les changements dans la façon dont l’ADN est disposé à l’intérieur des cellules, ce qui permet de repérer les altérations très tôt après qu’elles se produisent. Nous pensons qu’un jour, ce type d’information pourra faire gagner un temps précieux aux médecins pour surveiller les maladies, personnaliser les traitements et améliorer les résultats pour les patients », déclare Pia Cosma, professeure de recherche à l’ICREA, co-auteure de l’étude et chercheuse au Centre de régulation génomique de Barcelone. AINU est un réseau neuronal convolutif, un type d’IA spécialement conçu pour analyser des données visuelles comme des images. Parmi les exemples de réseaux neuronaux convolutifs, citons les outils d’IA qui permettent aux utilisateurs de déverrouiller les smartphones avec leur visage, ou d’autres utilisés par les voitures autonomes pour comprendre et naviguer dans les environnements en reconnaissant les objets sur la route. En médecine, les réseaux neuronaux convolutifs sont utilisés pour analyser des images médicales telles que des mammographies ou des tomodensitogrammes et identifier des signes de cancer qui pourraient passer inaperçus à l’œil humain. Ils peuvent également aider les médecins à détecter des anomalies dans les IRM ou les images radiographiques, ce qui permet d’établir un diagnostic plus rapide et plus précis.

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