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L’intelligence artificielle, un grand allié de la recherche

Les biobanques : une richesse de la recherche québécoise 

Le séquençage du génome entier génère une quantité incommensurable de données, qu’il serait impossible d’analyser et d’approfondir à l’échelle humaine. L’intelligence artificielle est d’un grand secours pour comparer les séquences d’ADN et identifier, entre autres, les gènes responsables de diverses maladies. 

Le Québec compte une multitude de biobanques et de gigantesques banques d’ADN étoffées. L’organisme québécois Génome Québec chapeaute, finance et guide de nombreuses recherches en génomiques menées dans la province.     

Modéliser la structure des macromolécules pour mieux les comprendre 

Aussi petites soient-elles, les structures 3D des protéines influencent leur fonctionnement. Les chercheurs utilisent l’intelligence artificielle pour mieux les visualiser, comprendre quelles portions sont essentielles à leurs activités et trouver de nouvelles cibles thérapeutiques. 

Ce type de recherche est à la base d’un grand projet collaboratif entre Génome Québec, l’IRIC et MILA. La génomique permettra notamment d’élucider comment le virus de la COVID-19 interagit avec les cellules humaines, tandis que l’intelligence artificielle modélisera des molécules qui empêcheront ces contacts. Les équipes de chimie médicinale fabriqueront et testeront ensuite ces inhibiteurs (En savoir plus). 

Accélérer la découverte

La découverte de nouveaux médicaments est un processus long et incertain. Pour accélérer cette démarche, l’intelligence artificielle élabore des modèles qui aident à prédire l’activité des molécules testées afin de ne choisir que les meilleurs candidats pour les essais biologiques. Cette stratégie permet de réduire les essais-erreurs et augmente le taux de succès des projets de recherche. La jeune entreprise québécoise Invivo AI fait, entre autres, des avancées prometteuses dans ce type d’apprentissage profond. 

Des algorithmes qui aident à diagnostiquer les maladies

Diagnostiquer une maladie est plus complexe qu’il n’y paraît, car cette phase tient compte des examens physiques, des symptômes, des tests sanguins, des imageries, des antécédents et de l’historique familial du patient. À plusieurs égards, l’intelligence artificielle peut soutenir les professionnels de la santé dans l’analyse des données et la prise de décision. 

Les avantage d’un meilleur diagnostic

Des analyses plus fines des radiographies ou des biopsies par les pathologistes mènent à des diagnostics plus rapides. En effet, des maladies détectées précocement sont plus faciles à traiter et améliorent les pronostics. De plus, des diagnostics plus précis font en sorte que les patients n’ont pas à consulter un spécialiste, ce qui contribue à désengorger le système de santé. 

Détecter précocement la rétinopathie diabétique

Un bel exemple de l’utilisation de l’intelligence artificielle comme support au diagnostic est celui de Diagnos, une entreprise québécoise qui a développé un outil d’analyse des fonds de l’œil, CARA (Computer Assisted Retina Analysis). Ce dernier permet de détecter précocement des signes de rétinopathies diabétiques : les algorithmes génèrent des images rétiniennes nettes, claires et faciles à examiner.  En comparant les photographies prises à différentes périodes, il est alors plus facile de visualiser l’évolution des lésions et l’aggravation de la maladie. 

Des projets novateurs sur le cancer

Dans le cadre du concours conjoint Onco-Tech, l’Oncopole, MEDTEQ+, l’Institut TransMedTech et la Société de recherche sur le cancer ont investi 2,6 M$ pour soutenir des projets novateurs en oncologie et en technologies médicales. Plusieurs d’entre eux portaient sur le diagnostic assisté par l’intelligence artificielle (En savoir plus).

L’intelligence artificielle pour la personnalisation des traitements

L’avènement des techniques de séquençage à haut débit de l’ADN a concrétisé le concept de médecine personnalisée. Comme chaque individu possède un bagage génétique distinct, chacun répond différemment aux traitements qu’il reçoit. En analysant ces variations, il est donc possible d’adapter les thérapies aux profils individuels. 

L’étude du profil génétique des différents types de cancer et des traces laissées par les maladies, les biomarqueurs, favorise une meilleure identification des pathologies, le suivi de leur évolution et le choix de traitements ciblés et adaptés. L’intelligence artificielle facilite grandement l’analyse et l’interprétation de toutes les données des banques génétiques et des biobanques afin de trouver le bon médicament pour la bonne personne. 

La plateforme de découvertes et de santé numérique (PDSN)

La plateforme de découvertes et de santé numérique (PDSN) est un vaste projet pancanadien qui intègre les données génomiques, d’imagerie et des dossiers médicaux afin de faire avancer la médecine de précision collaborative. Un consortium d’une centaine de partenaires a investi 272 M$ pour la réussite de cette initiative, en plus d’une contribution de 49 M$ du gouvernement fédéral. Plusieurs organisations québécoises sont impliquées, notamment Imagia, MILA, IVADO, Hôpitaux universitaires de l’Université McGill (Centre universitaire de santé McGill et Hôpital général juif), MEDTEQ+, Prompt, Neuro (L’Institut-hôpital neurologique de Montréal), Amplitude, Génome Québec, Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM), Caprion et Mitacs (En savoir plus : Communiqué de presse, Article de La Presse).

Des applications pour améliorer les activités hospitalières

L’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important dans les cliniques et les hôpitaux pour améliorer les pratiques et les soins médicaux. 

Un tri virtuel à l’urgence

Le CHUM collabore avec Dialogue, un chef de file canadien des soins virtuels ayant des bureaux à Montréal, pour instaurer le triage des patients grâce à un logiciel d’intelligence artificielle. À leur arrivée à l’urgence, les individus répondent à un questionnaire dont les questions s’adaptent en fonction des réponses précédentes. Cet examen permet de recueillir un maximum d’informations afin d’établir précisément l’ordre de priorité et de donner au médecin une vue d’ensemble globale de l’état de santé du patient (Pour en savoir plus sur ce projet pilote ; pour en savoir plus sur les innovations de l’intelligence artificielle au CHUM).

Des chirurgies assistées par ordinateur

L’instauration de chirurgies assistées par des robots s’accélère. Des appareils peuvent en effet analyser les données préopératoires et guider le chirurgien durant la procédure. L’entreprise montréalaise Minogue Medical Inc. a par exemple développé le robot da Vinci, qui permet de réaliser des interventions classiques et complexes via de petites incisions similaires à la chirurgie laparoscopique. Cet automate a déjà opéré plus de 6 millions de patients dans près de 5000 hôpitaux à travers le monde. 

Le suivi à distance des patients

L’intelligence artificielle peut assurer un suivi précis des paramètres physiologiques des patients et permet de suivre de près leur état de santé : fréquence cardiaque, température corporelle, glycémie, habitudes de sommeil, etc. Les applications peuvent détecter des changements anormaux et lancer des alertes. Ces outils sont pratiques pour la surveillance à distance, mais aussi pour les patients hospitalisés aux soins intensifs. Les algorithmes perçoivent précocement la modification des constantes de l’individu et avertissent rapidement l’équipe soignante.