CaPrICoRN aidera l’Institut Curie contre le cancer du poumon grâce à l’IA

CaPrICoRN aidera l’Institut Curie contre le cancer du poumon grâce à l’IA

CaPrICoRN, de la startup Magic Lemp, remporte le challenge AI4Curie de l’Institut Curie et Swiss Life. Le projet vise, par le biais de l’intelligence artificielle, à mieux prédire la réponse au traitement par immunothérapie des patients.

Le professeur Nicolas Girard, oncologue pneumologue à l’Institut Curie, le rappelait en janvier dernier : le cancer des poumons est le plus mortel. Il fait ainsi 35.000 décès chaque année. Et pour lutter contre ce « problème de santé publique », les médecins s’appuient en particulier sur l’immunothérapie.

Tous les patients ne réagissent cependant pas de la même manière à ce traitement. Les chercheurs s’efforcent donc de prédire l’efficacité de l’immunothérapie pour chaque malade. C’est dans ce cadre que l’Institut Curie lançait un challenge à destination des startups : AI4Curie.

Une interface d’aide au pronostic dans immunothérapie

En partenariat avec Swiss Life, son lauréat a été désigné le 16 septembre : CaPrICoRN (Calibration de Protocoles d’Immunothérapie Construits par Réseau de Neurones). Le projet de Magic Lemp fera donc l’objet d’un PoC au sein des locaux de l’Institut Curie.

Et l’explicabilité est un aspect important de l’approche de l’IA et du machine learning proposée par la startup. Or, c’est à l’heure actuelle un facteur essentiel, comme le souligne le docteur Alain Livartowski, oncologue et conseiller du Directeur des Data de l’Institut Curie.

« Aujourd’hui, ce que l’on n’explique pas c’est pourquoi, pour une même tumeur et un même traitement, certains patients répondent et guérissent, alors que d’autres ne répondent pas et développent des toxicités. L’explicabilité va nous permettre de comprendre cela afin de progresser dans la compréhension de la maladie et de la réponse au traitement ».

CaPrICoRN doit à terme expliquer, mais aussi participer à la prise de décision des médecins. Son ambition est en effet également « de fournir une interface d’aide au pronostic dans le cadre de l’utilisation d’une immunothérapie » indique à MyData un des fondateurs de Magic Lemp, Raphaël-David Lasseri.

L’IA encore « sous-exploitée » dans la santé 

En matière d’explicabilité, la solution vise à favoriser la compréhension « des facteurs principaux influant sur la réponse immunitaire du patient. » Sur un plan technique, le modèle de la startup repose en outre sur la « multimodalité ». La prédiction mobilise donc des données hétérogènes, précise encore le directeur technique de la startup, Antonin Penon.

Résoudre des problématiques complexes, comme la réponse à l’immunothérapie, c’est justement l’ambition de Magic Lemp. Pour cela, l’entreprise a notamment recours à du machine learning et au calcul haute performance.

Or, estime son CTO, « la santé est un domaine qui peut bénéficier grandement des avancées récentes réalisées en IA ». Pour son président, elle reste toutefois encore « sous-exploitée». L’intelligence pourrait ainsi faire progresser « aussi bien le traitement que le diagnostic et la recherche dans le domaine médical. »

Magic Lemp va pour l’instant mettre ses compétences au service de la lutte contre le cancer. Elle aura, pour développer un prototype, accès à un premier lot de données. L’idée durant cette première étape est « de se familiariser » avec les données et d’échanger avec les experts de l’Institut Curie.

Interaction permanente avec les experts médicaux

Dans un second temps débutera donc la recherche et développement de CaPrICoRN. Et là aussi l’interaction avec les experts médicaux sera capitale. « Une des briques importantes du projet sera l’apprentissage actif » précise Raphaël-David Lasseri.

Ainsi, « l’interaction assez permanente » avec les spécialistes permettra « de réorienter les résultats pour parvenir à une solution qui réponde véritablement aux besoins des chercheurs et des médecins ».

A l’issue des développements, Magic Lemp fournira « un outil qui, à l’échelle individuelle, évalue, simule, l’impact d’une cure d’immunothérapie sur la survie du patient ». Il sera ainsi possible de prédire ou non les bénéfices pour le malade, mais aussi l’importance de ce gain en termes de survie. Et à cette prédiction sera donc associée une interface d’explicatibilité.

« Si on a prédit une survie plus importante que la moyenne, on essaiera alors d’extraire les variables qui justifient, pour ce patient en particulier, que la survie augmente. Cela permet de fournir une aide au pronostic et à la compréhension. »

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