La nouvelle technologie de l’IA peut aider à découvrir des thérapies pour les maladies neurodégénératives

La nouvelle technologie de l’IA peut aider à découvrir des thérapies pour les maladies neurodégénératives

Un groupe de recherche de l'Université de Nagoya au Japon a développé une intelligence artificielle pour analyser les images cellulaires qui utilise l'apprentissage automatique pour prédire les effets thérapeutiques des médicaments. Cette nouvelle technologie, appelée in silico FOCUS, pourrait aider à découvrir des thérapies pour les maladies neurodégénératives comme la maladie de Kennedy.

Les traitements actuels contre les maladies neurodégénératives ont souvent des effets secondaires graves, notamment un dysfonctionnement sexuel et un blocage de la formation des tissus musculaires. Cependant, les chercheurs à la recherche de nouveaux traitements moins nocifs ont été gênés par le manque de technologies de dépistage efficaces pour déterminer si un médicament est efficace. Un concept prometteur est le « concept de discrimination anormale », qui signifie que les neurones qui répondent au traitement présentent de subtiles différences de forme par rapport à ceux qui ne le font pas. Cependant, ces différences subtiles sont difficiles à percevoir à l’œil nu. Les technologies informatiques actuelles sont également trop lentes pour effectuer l’analyse.

Un groupe de professeurs de l'Université de Nagoya dirigé par le professeur agrégé Ryuji Kato et le professeur adjoint Kei Kanie de l'École supérieure des sciences pharmaceutiques et le professeur Masahisa Katsuno et le professeur adjoint Madoka Iida de l'École supérieure de médecine ont développé une nouvelle technologie d'intelligence artificielle appelée développée in silico FOCUS. Il analyse la forme cellulaire des neurones modèles et utilise ces informations pour évaluer s'ils répondent aux médicaments thérapeutiques. Ils ont publié leurs résultats dans la revue Scientific Reports.

Les chercheurs ont testé l'IA sur un modèle de cellules traitées pour la maladie de Kennedy, une maladie neurodégénérative qui entraîne la mort des motoneurones. in silico FOCUS a créé un modèle de classification robuste basé sur des images qui a démontré une précision de 100 % dans l'identification de l'état de récupération des cellules modèles.

Cette technologie permet une évaluation très sensible et robuste des effets des produits thérapeutiques en analysant les changements dans la forme des cellules modèles malades par rapport à celles des cellules saines que nous ne serions normalement pas en mesure de distinguer. Il s’agit d’une technologie de dépistage très efficace qui peut prédire l’efficacité d’un médicament par simple acquisition d’images, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’analyse et à l’évaluation de l’efficacité d’un médicament de plusieurs heures avec plusieurs centaines de milliers de cellules à quelques minutes seulement. Il permet une prédiction très précise des effets thérapeutiques sans expériences compliquées et invasives.

Ryuji Kato, professeur agrégé, Université de Nagoya

Kato conclut : « Ces résultats suggèrent la possibilité d’accélérer le développement de nouveaux médicaments, et nous nous attendons à ce qu’ils soient largement utilisés pour découvrir des médicaments thérapeutiques pour des maladies difficiles à découvrir. »

Cette recherche a été soutenue par le projet de création d’innovation interdépartementale de l’Université de Nagoya pour l’exercice 2019.

Source:

Université de Nagoya