Comment l’Intelligence Artificielle peut aider au développement de diagnostics en Médecine de Précision
Générer des données de séquençage à partir d’échantillons de sang de patients est devenue facile à réaliser dans le cadre d’essais cliniques. Mais analyser l’énorme quantité de données génomiques ou transcriptomiques et extraire les biomarqueurs-clés associés à une réponse clinique d’une thérapie spécifique nécessitent une formidable combinaison d’une expertise scientifique, d’un savoir-faire biomoléculaire et d’un panel d’outils bioinformatiques et biostatistiques, dont l’intelligence artificielle est aujourd’hui un facteur de succès pour développer les futurs diagnostics de routine.
Acobiom est spécialisée dans la découverte de nouveaux biomarqueurs et dans le développement de diagnostics innovants dédiés à la médecine de précision. La plateforme d’Acobiom combine des techniques de biologie moléculaire (Séquençage/NGS, RT-PCR quantitative …) d’une part, des programmes et algorithmes bioinformatiques et biostatistiques associés à des outils d’intelligence artificielle d’autre part pour réaliser une large gamme d’analyses ARN/ADN.
Pour développer des diagnostics sanguins de routine pour des applications de médecine de précision, Acobiom a mis au point un process reproductible qui permet la découverte (phase 1) et la validation (phase 2) de combinaisons de biomarqueurs associés aux effets cliniques du traitement étudié.
Pour découvrir une première liste de biomarqueurs putatifs, l’entreprise séquence sans à priori les échantillons de sang des patients, traite et analyse l’énorme quantité de données de séquençage obtenues à l’aide de plusieurs programmes et algorithmes bioinformatiques. Ensuite, chaque biomarqueur identifié est intégré et testé pour vérifier les résultats dans la base de données MaRS, base de données propriétaire d’Acobiom qui contient plus de 21.000 profils d’RNA-Seq humains.
Une seconde phase vise la validation des biomarqueurs sélectionnés : l’équipe scientifique d’Acobiom transfère les biomarqueurs sélectionnés sur une plate-forme standard de PCR en temps réel (qPCR). En effet, les diagnostics in-vitro développés par la société sont basés sur la technologie qPCR (largement utilisée dans le monde entier). Dans cette phase de validation, Acobiom fait un large usage de « machine learning » (une des composantes de l’intelligence artificielle) afin de sélectionner la combinaison spécifique de biomarqueurs associés à la réponse du patient au traitement étudié.
L’équipe scientifique d’Acobiom a développé une application basée sur la régression « elastic-net » afin de créer un outil d’aide à la décision. Ses algorithmes permettent d’associer un large éventail de données génomiques et cliniques afin de prédire les variables de sortie (survie, sélection de classe, biomarqueurs quantitatifs, etc.).
La solution de l’entreprise permet le calcul d’une variable « Hybridomique » intégrée pour déchiffrer tout type de modèles associés aux données cliniques et génomiques. Ensuite, Acobiom utilise un optimiseur qui est un algorithme dynamique auto-apprenant (intelligence artificielle) basé sur l’approche des réseaux neuronaux afin de maximiser la sensibilité et la spécificité des futurs diagnostics de routine, ce qui permettra d’identifier les différentes sous-populations de patients pour des utilisations en médecine de précision.
Pour plus d’informations sur Acobiom, ses développements de diagnostic in vitro, son expertise scientifique et son savoir-faire technique (génomique, transcriptomique, bioinformatique, biostatistique, intelligence artificielle), veuillez contacter la société : busdev@acobiom.com
