{"id":28735,"date":"2024-07-21T12:00:00","date_gmt":"2024-07-21T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/politique\/un-nouveau-modele-dintelligence-artificielle-pour-accelerer-le-diagnostic-de-cancer"},"modified":"2024-07-21T22:35:15","modified_gmt":"2024-07-21T22:35:15","slug":"un-nouveau-modele-dintelligence-artificielle-pour-accelerer-le-diagnostic-de-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/toutes-les-actualites\/un-nouveau-modele-dintelligence-artificielle-pour-accelerer-le-diagnostic-de-cancer","title":{"rendered":"Un nouveau mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle pour acc\u00e9l\u00e9rer le diagnostic de cancer"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Madagascar. <\/strong><\/span>Des chercheurs de l\u2019universite\u0301 de Go\u0308teborg (Sue\u0300de) ont mis au point un mode\u0300le d\u2019intelligence artificielle (IA) permettant d\u2019ame\u0301liorer le diagnostic de potentiel cancer via l\u2019analyse de mole\u0301cules de sucre, les glycanes.<\/p>\n

L\u2019analyse des glycanes, potentiel re\u0301ve\u0301lateur de cancer<\/b><\/p>\n

Les glycanes sont des structures de mole\u0301cules de sucre dans nos cellules. Ces mole\u0301cules peuvent constituer des biomarqueurs de cancer, si l\u2019analyse par spectrome\u0301trie de masse (lire ci-dessous) re\u0301ve\u0300le que leur structure a change\u0301.<\/p>\n

La spectrome\u0301trie de masse est une me\u0301thode d\u2019analyse qui a pour but d\u2019identifier les diffe\u0301rentes mole\u0301cules et leur quantite\u0301 pre\u0301sente dans les e\u0301chantillons e\u0301tudie\u0301s. Cette analyse se produit en transformant les mole\u0301cules en ions charge\u0301s, puis en les triant et les de\u0301tectant en fonction de leur masse et de leur charge.<\/p>\n

A\u0300 l\u2019heure actuelle, les donne\u0301es mesure\u0301es par la spectrome\u0301trie doivent e\u0302tre soigneusement analyse\u0301es par des humains pour voir s\u2019il y a apparition de formes de cancer ou non. Ce travail de fourmi requiert des heures, voire des jours, et l\u2019expertise de quelques spe\u0301cialistes qui ont e\u0301te\u0301 forme\u0301s pendant des anne\u0301es, d\u2019ou\u0300 l\u2019utilite\u0301 d\u2019une intelligence artificielle qui permettrait d\u2019acce\u0301le\u0301rer l\u2019analyse.<\/p>\n

C\u2019est pourquoi une e\u0301quipe de chercheurs mene\u0301e par Dr Daniel Bojar, mai\u0302tre de confe\u0301rences associe\u0301 en bio-informatique a\u0300 l\u2019Universite\u0301 de Go\u0308teborg (Sue\u0300de), a mis au point un mode\u0300le d\u2019IA permettant de faciliter la de\u0301tection de cancer. \u201cEn principe, la me\u0301thode peut s\u2019appliquer a\u0300 n\u2019importe quels types de cancer puisque toutes les formes de cancer que nous connaissons posse\u0300dent des glycanes modifie\u0301s de manie\u0300re caracte\u0301ristique qui peuvent e\u0302tre mesure\u0301s par spectrome\u0301trie de masse, nous explique Danier Bojar, principal auteur de ces travaux publie\u0301s le 1er juillet 2024 dans la revue Nature Methods.<\/p>\n

CandyCrunch, un mode\u0300le d\u2019IA qui de\u0301tecte en quelques secondes des indications de cancer<\/b><\/p>\n

Ce nouveau mode\u0300le d\u2019IA nomme\u0301 \u201cCandyCrunch\u201d, en re\u0301fe\u0301rence au ce\u0301le\u0300bre jeu vide\u0301o \u201cCandy Crush Saga\u201d a besoin de quelques secondes seulement pour de\u0301tecter d\u2019e\u0301ventuelles indications de cancer via l\u2019identification de mole\u0301cules de sucre ou glycanes dans les e\u0301chantillons observe\u0301s.<\/p>\n

CandyCrunch a pour cela e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301 gra\u0302ce a\u0300 une base de donne\u0301es de plus de 500.000 exemples de diffe\u0301rentes fragmentations et structures de glycanes. Les chercheurs ont utilise\u0301 ces donne\u0301es pour entrai\u0302ner un mode\u0300le d\u2019intelligence artificielle de type \u201cdeep learning\u201d (capable d\u2019apprendre par elle-me\u0302me) a\u0300 reconnai\u0302tre d\u2019autres glycanes a\u0300 l\u2019avenir.<\/p>\n

\u201cPendant l\u2019entrai\u0302nement, nous montrons au mode\u0300le de nombreux spectres de ce type, dans lesquels le mode\u0300le peut voir les morceaux de glycanes, et nous demandons ensuite au mode\u0300le de pre\u0301dire quel glycane appartient a\u0300 ce spectre, de\u0301taille Daniel Bojar. Ensuite, le mode\u0300le nous donne un glycane sous forme de texte et nous \u201cre\u0301compensons\u201d ou non le mode\u0300le en fonction d\u2019a\u0300 quel point le glycane pre\u0301dit est proche de la ve\u0301ritable re\u0301ponse, jusqu\u2019a\u0300 ce que le mode\u0300le ait appris a\u0300 associer correctement les glycanes a\u0300 la fac\u0327on dont ils se de\u0301composent dans le spectrome\u0300tre de masse.\u201d<\/p>\n

Selon Daniel Bojar, \u201cl\u2019entrai\u0302nement a permis a\u0300 CandyCrunch de calculer la structure de sucre exacte contenue dans un e\u0301chantillon dans 90% des cas\u201d.<\/p>\n

Le mode\u0300le CandyCrunch s\u2019est ave\u0301re\u0301 plus efficace que la me\u0301thode Glycoforest et repre\u0301sente une avance\u0301e conside\u0301rable puisqu\u2019il est capable de fournir des re\u0301sultats corrects dans un temps imparti record.<\/p>\n

La me\u0301thode Glycoforest utilise la spectrome\u0301trie de masse a\u0300 haute re\u0301solution pour identifier et annoter les structures de glycanes a\u0300 partir de spectres de fragmentation.<\/p>\n

\u201cBien su\u0302r, la diffe\u0301rence de temps exact varie beaucoup en fonction de l\u2019e\u0301chantillon, pre\u0301cise Daniel Bojar, mais nous obtenons re\u0301gulie\u0300rement une analyse 10 fois plus rapide des donne\u0301es de glycanes via CandyCrunch, bien qu\u2019il soit important que cela comprenne la quantification pour CandyCrunch mais pas pour Glycoforest.\u201d<\/p>\n

Le chercheur principal de cette e\u0301tude note e\u0301galement une meilleure performance de CandyCrunch que de Glycoforest. \u201cComme nous nous entrai\u0302nons sur un ensemble de donne\u0301es beaucoup plus important, notre mode\u0300le peut e\u0301galement identifier une gamme de glycanes beaucoup plus large que Glycoforest\u201d, conclut-il.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Madagascar, suivez Africa-Press<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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