Des chercheurs de l’Université McGill (Canada) viennent de développer un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA) capable de détecter des marqueurs de maladies invisibles à l’intérieur de cellules individuelles, ouvrant la perspective d’un diagnostic plus précoce et d’options de traitement plus précises pour les patients.
L'outil, appelé DOLPHIN, est décrit dans une étude publiée dans la revue Nature Communications. Selon les auteurs, cette méthode pourrait aider les médecins à réduire les tâtonnements thérapeutiques en identifiant la thérapie la plus adaptée à chaque patient.
Les marqueurs de maladie apparaissent souvent comme des changements subtils dans l’expression de l’ARN, reflétant la présence, la gravité ou la réponse au traitement de la maladie.
Les méthodes d'analyse traditionnelles ne synthétisent qu'au niveau génétique, occultant de nombreux signaux importants. DOLPHIN utilise l'IA pour analyser en détail la manière dont de petits segments appelés exons sont interconnectés, révélant ainsi des marqueurs génétiques jusqu'alors négligés.
« Les gènes ne sont pas un simple bloc, mais plutôt des blocs de Lego composés de nombreuses petites pièces. En analysant la manière dont ces pièces sont connectées, notre outil révèle d'importants marqueurs de maladies longtemps négligés », a déclaré Kailu Song, auteur principal et doctorant.
Dans un essai, DOLPHIN a analysé les données unicellulaires de patients atteints d’un cancer du pancréas et a détecté plus de 800 marqueurs de la maladie que les outils conventionnels manquaient.
Grâce à cela, le système peut faire la distinction entre les patients atteints d’un cancer à évolution rapide et à haut risque et ceux atteints de maladies plus légères, des informations clés qui aident les médecins à élaborer des schémas thérapeutiques appropriés.
Outre sa valeur d’application immédiate, le projet pose également les bases de l’objectif à long terme de construire un modèle de cellule virtuelle.
Les profils détaillés de cellules individuelles générés par DOLPHIN peuvent servir à simuler le comportement cellulaire et la réponse aux médicaments, avant d'entrer dans les tests en laboratoire ou cliniques, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et de coûts.
L'équipe de recherche a déclaré que la prochaine étape consistera à étendre l'application de cet outil à des millions de cellules, créant ainsi des modèles de cellules virtuelles plus précis à l'avenir.
Source : https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp
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