{"id":48125,"date":"2026-03-15T23:24:47","date_gmt":"2026-03-15T23:24:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/politique\/le-cancer-a-lepreuve-des-ia-generatives"},"modified":"2026-03-15T23:52:12","modified_gmt":"2026-03-15T23:52:12","slug":"le-cancer-a-lepreuve-des-ia-generatives","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/togo\/toutes-les-actualites\/le-cancer-a-lepreuve-des-ia-generatives","title":{"rendered":"Le cancer \u00e0 l’\u00e9preuve des IA g\u00e9n\u00e9ratives"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Togo. <\/strong> <\/span>Et si l’on pouvait interroger une tumeur comme on interroge un moteur de recherche? L’ide\u0301e peut sembler saugrenue. C’est pourtant bien le type de mode\u0300le d’intelligence artificielle qu’a pre\u0301sente\u0301 en octobre dernier une e\u0301quipe ame\u0301ricaine de l’universite\u0301 Yale et du laboratoire DeepMind de Google (a\u0300 l’origine du programme Alphafold, objet du Nobel de chimie 2024). Son nom: Cell2Sentence-Scale 27B (ou C2S-Scale), qui peut se traduire par \u00ab\u00a0de la cellule a\u0300 la phrase – e\u0301chelle de 27 milliards\u00a0\u00bb – soit le nombre de parame\u0300tres pris en compte par le mode\u0300le.<\/p>\n

Ils ne correspondent pas a\u0300 de simples variables biologiques, mais sont des parame\u0300tres mathe\u0301matiques internes au mode\u0300le, appris pendant l’entrai\u0302nement. Il est possible de dire ce qu’ils repre\u0301sentent fonctionnellement: l’expression de milliers de ge\u0300nes, leurs interactions complexes, ou celles de prote\u0301ines, l’identification d’e\u0301tats cellulaires re\u0301currents… L’IA cre\u0301e ainsi un pont mathe\u0301matique permettant de traduire l’e\u0301tat de cellules humaines ou cance\u0301reuses en langage naturel – et, inversement, de manipuler des donne\u0301es biologiques complexes a\u0300 partir de simples phrases.<\/p>\n

Pour l’instant, l’article n’est qu’une pre\u0301publication. Mais il y a fort a\u0300 parier qu’il fera l’objet d’une publication prestigieuse dans les prochains mois – s’il passe les fourches caudines de la relecture par les pairs. Reste que les auteurs y de\u0301crivent une mise a\u0300 l’e\u0301preuve vertigineuse de leur mode\u0300le. Il s’agissait d’identifier parmi 4000 mole\u0301cules celles susceptibles de perturber les me\u0301canismes par lesquels certaines cellules tumorales se camouflent pour e\u0301chapper au syste\u0300me immunitaire. Dans les candidats me\u0301dicaments retenus par l’IA, un grand nombre e\u0301taient e\u0301voque\u0301s dans la litte\u0301rature scientifique, mais d’autres e\u0301taient inattendus. Comme cette mole\u0301cule anticancer se\u0301lectionne\u0301e, le silmitasertib, pour laquelle l’IA pre\u0301cisait dans quel contexte immunitaire elle se re\u0301ve\u0301lerait le plus efficace.<\/p>\n

\u00ab\u00a0On ne remplace pas les essais biologiques, mais on change d’e\u0301chelle. On peut explorer un espace immense d’hypothe\u0300ses pour un patient donne\u0301 et concentrer les expe\u0301riences sur ce qui a le plus de chances de fonctionner, commente le Dr Julien Vibert, oncologue et chercheur expert de l’IA au de\u0301partement de l’innovation the\u0301rapeutique de l’institut Gustave-Roussy (Villejuif). Pour la premie\u0300re fois, on peut poser des questions a\u0300 des donne\u0301es de single cell [cellule unique] extre\u0302mement complexes en langage naturel, et obtenir des re\u0301ponses biologiquement pertinentes. \u00a0\u00bb L’analyse \u00ab\u00a0single cell\u00a0\u00bb, c’est ce qui permet aux biologistes depuis une dizaine d’anne\u0301es d’analyser l’activite\u0301 des ge\u0300nes cellule par cellule, au lieu de travailler sur des moyennes re\u0301alise\u0301es a\u0300 partir de milliers ou de millions de cellules.<\/p>\n

Interroger le profil ge\u0301ne\u0301tique de 50 millions de cellules<\/b><\/p>\n

Une approche qui a transforme\u0301 la vision du cancer: une tumeur n’est pas un bloc homoge\u0300ne. Elle est compose\u0301e d’une multitude de cellules diffe\u0301rentes: certaines prolife\u0300rent rapidement, d’autres re\u0301sistent aux traitements, d’autres encore parviennent a\u0300 e\u0301chapper au syste\u0300me immunitaire… Le se\u0301quenc\u0327age de l’ARN en cellule unique permet de mesurer, pour chaque cellule, quels ge\u0300nes sont active\u0301s ou e\u0301teints a\u0300 un instant donne\u0301. Re\u0301sultat: des jeux de donne\u0301es gigantesques, parfois constitue\u0301s de millions de cellules de\u0301crites par plusieurs milliers de variables. C’est la\u0300 que les IA ge\u0301ne\u0301ratives, en tant que grands mode\u0300les de langage, changent la donne.<\/p>\n

Gra\u0302ce aux profils ge\u0301ne\u0301tiques de plus de 50 millions de cellules qu’il connai\u0302t, C2S-Scale permet ainsi aux chercheurs d’interroger un jeu de donne\u0301es biologiques comme ils le feraient avec un outil conversationnel: quelles voies mole\u0301culaires sont implique\u0301es dans un phe\u0301nome\u0300ne donne\u0301? Quelles perturbations pourraient modifier le comportement d’une cellule tumorale? \u00ab\u00a0Le concept absolument re\u0301volutionnaire de leur article, c’est celui-la\u0300: poser une question en langage humain et obtenir une re\u0301ponse en langage biologique \u00ab\u00a0, insiste Julien Vibert.<\/p>\n

Et l’exemple saisissant de C2S-Scale s’inscrit dans un mouvement plus vaste: l’e\u0301mergence des IA ge\u0301ne\u0301ratives dans la conception me\u0302me des traitements anticance\u0301reux. En juillet 2025, une e\u0301tude publie\u0301e dans Nature Communications de\u0301crivait un mode\u0300le, baptise\u0301 Genotype-to-Drug Diffusion, avec un principe radical: partir du profil ge\u0301ne\u0301tique d’une tumeur spe\u0301cifique pour ge\u0301ne\u0301rer des structures chimiques ine\u0301dites susceptibles de cibler spe\u0301cifiquement ses vulne\u0301rabilite\u0301s biologiques. Il ne s’agit pas de trier des bibliothe\u0300ques de mole\u0301cules existantes, mais bien d’en concevoir de nouvelles, respectant des contraintes de faisabilite\u0301 chimique et pharmacologique.<\/p>\n

Les auteurs montrent que les mole\u0301cules ge\u0301ne\u0301re\u0301es sont a\u0300 la fois diverses et adapte\u0301es aux anomalies ge\u0301ne\u0301tiques des cancers e\u0301tudie\u0301s, notamment pour des cibles longtemps conside\u0301re\u0301es comme difficiles. Comme pour C2S-Scale, il ne s’agit toutefois que de travaux pre\u0301cliniques, qui devront faire l’objet d’une validation clinique en bonne et due forme avant de pouvoir e\u0302tre conside\u0301re\u0301s comme des avance\u0301es cliniques ave\u0301re\u0301es. Or, du laboratoire au patient, 90 % des pistes the\u0301rapeutiques s’e\u0301vanouissent, et il faut plusieurs anne\u0301es aux autres pour aboutir.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Le graal de la me\u0301decine personnalise\u0301e\u00a0\u00bb<\/b><\/p>\n

A\u0300 l’Institut Gustave-Roussy (Villejuif), premier centre europe\u0301en de lutte contre le cancer, les progre\u0300s de l’IA convergent depuis l’anne\u0301e dernie\u0300re vers un objectif presque inoui\u0308: le de\u0301veloppement de jumeaux nume\u0301riques de patients et de leur cancer. \u00ab\u00a0C’est le graal de la me\u0301decine personnalise\u0301e \u00ab\u00a0, re\u0301sume Julien Vibert, a\u0300 la te\u0302te du projet qui a vraiment de\u0301marre\u0301 il y a environ un an. Il pre\u0301vient tout de suite: \u00ab\u00a0Le terme de ‘jumeau nume\u0301rique’ est aujourd’hui tre\u0300s galvaude\u0301. Beaucoup de mode\u0300les sont pre\u0301sente\u0301s comme tels, alors qu’ils ne permettent ni mise a\u0300 jour continue ni simulation re\u0301elle. \u00a0\u00bb<\/p>\n

De fait, un ve\u0301ritable jumeau nume\u0301rique doit re\u0301unir plusieurs conditions: inte\u0301grer des donne\u0301es he\u0301te\u0301roge\u0300nes (cliniques, biologiques, ge\u0301nomiques, parfois d’imagerie), e\u0301voluer dans le temps et permettre de tester virtuellement des sce\u0301narios the\u0301rapeutiques. Mais en me\u0301decine, en oncologie particulie\u0300rement, re\u0301unir ces briques est plus complique\u0301. Contrairement aux jumeaux nume\u0301riques industriels (aviation, infrastructures, voitures, etc.) alimente\u0301s en continu par des capteurs, ceux de la me\u0301decine reposent sur des donne\u0301es difficiles a\u0300 obtenir: biopsies, analyses biologiques, imagerie… Des examens cou\u0302teux, parfois invasifs, et re\u0301alise\u0301s de fac\u0327on discontinue.<\/p>\n

Et pour des cancers disse\u0301mine\u0301s, par exemple, la difficulte\u0301 est plus grande encore. Une biopsie ne capture qu’une partie de la re\u0301alite\u0301 tumorale, alors que la maladie est par de\u0301finition he\u0301te\u0301roge\u0300ne et e\u0301volutive. \u00ab\u00a0Les biopsies liquides sont une piste cle\u0301 pour re\u0301duire les gestes invasifs, assure Julien Vibert. Elles permettent de suivre l’e\u0301volution de la maladie a\u0300 partir d’un simple pre\u0301le\u0300vement sanguin, mais leur re\u0301solution est encore limite\u0301e. \u00a0\u00bb<\/p>\n

En IA, le nerf de la guerre reste la qualite\u0301, la diversite\u0301 et la quantite\u0301 des donne\u0301es. S’il existe de\u0301ja\u0300 des mode\u0300les capables de pre\u0301dire une re\u0301ponse a\u0300 partir de donne\u0301es d’entre\u0301e, aucun n’a pu be\u0301ne\u0301ficier d’une validation clinique. \u00ab\u00a0La difficulte\u0301 principale c’est l’he\u0301te\u0301roge\u0301ne\u0301ite\u0301 intratumorale, reprend le chercheur. Une tumeur est compose\u0301e de clones diffe\u0301rents, qui n’e\u0301voluent pas de la me\u0302me fac\u0327on. Les mode\u0300les single cell sont prometteurs, mais l’acce\u0300s a\u0300 ces donne\u0301es reste cou\u0302teux. \u00a0\u00bb Me\u0302me si le fait de pouvoir \u00ab\u00a0leur parler\u00a0\u00bb directement a rebattu les cartes.<\/p>\n

Le principal obstacle est la validation clinique<\/b><\/p>\n

C’est une start-up franc\u0327aise qui pourrait e\u0302tre en passe de sortir le premier jumeau nume\u0301rique re\u0301ellement abouti. Bioptimus a e\u0301te\u0301 cofonde\u0301e en 2024 par le Pr Jean-Philippe Vert, e\u0301minent bio-informaticien passe\u0301 par l’institut Curie, le DeepMind de Google ou encore Owkin, qui de\u0301veloppe des outils d’IA pour de nombreux ho\u0302pitaux et centres de lutte contre le cancer en France.<\/p>\n

La force de Bioptimus serait d’avoir eu acce\u0300s a\u0300 des bases de donne\u0301es tre\u0300s riches, issues a\u0300 la fois de partenaires acade\u0301miques et de l’industrie pharmaceutique. \u00ab\u00a0Mais en IA me\u0301dicale, le principal obstacle reste la validation clinique, rappelle Julien Vibert. Il faut rester humble et prudent, car il existe une longue valle\u0301e de la mort entre la recherche et la preuve d’un be\u0301ne\u0301fice re\u0301el pour les patients. Mais le champ des possibles s’est conside\u0301rablement e\u0301largi. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Des IA incontournables pour l’imagerie me\u0301dicale<\/b><\/p>\n

Bien avant l’essor des IA ge\u0301ne\u0301ratives, l’intelligence artificielle s’est impose\u0301e dans certains domaines cle\u0301s de l’oncologie, avec des usages aujourd’hui valide\u0301s cliniquement. Le plus avance\u0301 concerne l’imagerie me\u0301dicale: des algorithmes d’apprentissage profond sont de\u0301sormais utilise\u0301s pour aider les radiologues a\u0300 de\u0301tecter des le\u0301sions suspectes sur des scanners, des IRM ou des mammographies. Ils permettent notamment d’ame\u0301liorer la de\u0301tection pre\u0301coce de cancers du sein, du poumon ou de la prostate, en signalant des anomalies parfois invisibles a\u0300 l’\u0153il humain ou facilement ne\u0301glige\u0301es.<\/p>\n

L’IA est e\u0301galement de plus en plus utilise\u0301e pour analyser des images de tissus pre\u0301leve\u0301s lors de biopsies ou d’ope\u0301rations chirurgicales. Ces images, observe\u0301es habituellement au microscope par des me\u0301decins spe\u0301cialistes, peuvent aujourd’hui e\u0302tre examine\u0301es par des algorithmes capables de repe\u0301rer des cellules cance\u0301reuses, d’e\u0301valuer le degre\u0301 d’agressivite\u0301 d’une tumeur ou d’identifier des indices utiles pour le pronostic. Ces applications partagent plusieurs caracte\u0301ristiques: elles reposent sur des ta\u0302ches bien de\u0301finies, sur des donne\u0301es standardise\u0301es et sur des performances mesurables. Fonde\u0301es sur la vision par ordinateur, elles ont e\u0301merge\u0301 il y a maintenant pre\u0300s de dix ans et ont fait l’objet d’essais cliniques, d’e\u0301valuations re\u0301glementaires et, pour certaines, sont de\u0301ja\u0300 inte\u0301gre\u0301es aux flux de soins hospitaliers.<\/p>\n

Retrouvez plus d\u2019actualit\u00e9s et d\u2019analyses sur Togo<\/span> sur le site Africa Press<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Africa-Press – Togo. Et si l’on pouvait interroger une tumeur comme on interroge un moteur de recherche? L’ide\u0301e peut sembler saugrenue. C’est pourtant bien le type de mode\u0300le d’intelligence artificielle qu’a pre\u0301sente\u0301 en octobre dernier une e\u0301quipe ame\u0301ricaine de l’universite\u0301 Yale et du laboratoire DeepMind de Google (a\u0300 l’origine du programme Alphafold, objet du Nobel […]<\/p>\n","protected":false},"author":82,"featured_media":48124,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[22,10],"tags":[50],"class_list":["post-48125","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-divers","category-toutes-les-actualites","tag-togo"],"yoast_head":"\nLe cancer \u00e0 l'\u00e9preuve des IA g\u00e9n\u00e9ratives - Togo<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"-article-header-tag"> Africa-Press - Togo. 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