L’Institut Curie et Google annoncent qu’ils vont collaborer afin d’effectuer une analyse de données par intelligence artificielle avec à long terme l’objectif de personnaliser les traitements contre le cancer. Leur recherche portera sur l’usage de l’IA afin d’analyser des « données transcriptomiques et épigénétiques complexes ».
Des méthodes de Deep Learning seront développées dans ce cadre. À long terme, ce projet de recherche pourrait aider à caractériser l’hétérogénéité des tumeurs et à prédire la résistance au traitement. Les données seront obtenues à partir de lignées cellulaires et d’échantillons de tissus provenant de souris. « Notre objectif est de tirer parti de la science des données pour éclaircir les nouveaux mécanismes d’évolution des tumeurs » confirme Celine Vallot, patronne de l’équipe « Dynamique de la plasticité épigénétique dans le cancer (UMR3244 – Institut Curie, CNRS, Sorbonne Université)» à l’Institut Curie.
L’équipe de Céline Vallot générera des données scChIP-seq (Single-cell chromatin immune-precipitation sequencing ou Séquençage de l’immuno-précipitation de la chromatine en cellule unique) obtenues à partir de lignées cellulaires et d’échantillons de tissus provenant de souris. Ces séries de données seront analysées et utilisées par Google pour développer de nouveaux algorithmes de Deep learning en collaboration avec l’équipe de Céline Vallot.
Ce projet vise à approfondir la structure des algorithmes de Deep learning pour extraire des informations et interpréter ces composantes au niveau biologique. L’équipe de Google sera dirigée par Jean-Philippe Vert, chercheur à Google Research – Brain team. Il considère que cette collaboration « devrait nous permettre à terme de mieux comprendre la maladie et la manière de la traiter ».
