L’actualité numérique des industries de santé

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    L'Inserm et la start-up Owkin s'associent pour booster la recherche en intelligence artificielle

    PARIS (TICpharma) - L'Inserm et la start-up Owkin, spécialisée dans le machine learning appliqué à la recherche médicale, ont noué un accord permettant aux chercheurs de l'institut d'utiliser le logiciel d'intelligence artificielle (IA) développé par la jeune pousse.

    Alors que le président de la République, Emmanuel Macron, a dévoilé le 29 mars un plan pour l’intelligence artificielle (voir dépêche du 30 mars 2018) bâti sur la base du rapport Villani (voir dépêche TICsanté du 29 mars 2018), l'Inserm se positionne et choisit de miser sur une jeune pousse de l'IA: Owkin.

    Créée en septembre 2016, la start-up a développé la plateforme logicielle Socrates, qui permet à ses utilisateurs de construire des algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) pour trouver des corrélations entre des données médicales (textes issus de dossiers médicaux, imageries, données génétiques, etc.) et certains phénotypes cliniques.

    Mercredi 4 avril, dans les locaux parisiens de la start-up, l'Inserm et Owkin ont officiellement signé un accord permettant aux 13.000 chercheurs du premier de bénéficier du logiciel édité par le second.

    Pour rappel, Owkin a annoncé le 16 janvier une levée de fonds de 11 millions de dollars menée par le fonds d'investissement Otium Venture aux côtés de Cathay Innovation, Plug and Play et NJF Capital (voir dépêche du 24 janvier 2018).

    Aucun accord financier

    "L’Inserm et ses équipes sont impliqués dans l’IA depuis plus de 20 ans et nous sommes producteurs de données massives qui viennent des laboratoires de recherche mais aussi des cohortes de populations et de pathologies, avec 500.000 personnes impliquées", a rappelé le PDG de l'Inserm, Yves Levy, en se félicitant du partenariat.

    "Passer du big data au smart data, c'est l'ambition de notre partenariat innovant pour la recherche en IA pour la santé", a-t-il ajouté.

    Saluant également l'accord, qui "représente un potentiel incroyable pour le développement de l’IA dans la recherche médicale", Gilles Wainrib, cofondateur d'Owkin, a indiqué que les partenaires avaient "déjà commencé à travailler pour identifier un certain nombre de projets phares".

    Bien qu'encore "en cours de définition", ces "3 ou 4" premiers projets devraient concerner l'étude de jeux de données massifs et d'analyses d'images dans trois spécialités: l'infectiologie, la neurologie et la cancérologie, "avec des données hétérogènes", a précisé Franck Lethimonier, directeur de l'institut de technologies pour la santé de l'Inserm.

    Interrogé sur un éventuel accord financier passé avec l'Inserm, Gilles Wainrib a balayé cette question: "Il n'y a aucun accord financier pour l'heure. Même si Socrates représente un investissement considérable pour Owkin, nous espérons d'abord générer des connaissances et plus tard, j'espère, développer notre activité".

    Concernant la propriété intellectuelle des technologies qui pourront être développées dans le cadre du partenariat avec l'Inserm, le cofondateur de la start-up a déclaré qu'elle serait "évaluée au cas par cas, projet par projet et reviendra[it] aux équipes à l'origine des recherches".

    Le transfer learning pour éviter l'agrégation de données

    L'élaboration d'algorithmes d'IA performants requiert des quantités importantes de données d'entraînement. Alors, pour "contourner" la problématique de l'agrégation de données issues de différents établissements, Owkin a recours à une technologie dite de transfer learning, ou "apprentissage fédéré", a expliqué Gilles Wainrib.

    "L'idée est de pouvoir démarrer un apprentissage dans un centre puis de faire voyager l'algorithme développé dans un autre site pour poursuivre son entraînement", a-t-il ajouté.

    "Cela permet de faire du big data, d'avoir des projets à très grande échelle sans que jamais aucune donnée ne soit transférée en dehors de l'établissement qui l'a générée", a-t-il poursuivi.

    "Ces données étant dans des bases éparpillées, recourir à l'IA est un moyen de les faire communiquer entre elles", tout en gardant la "souveraineté" sur ces données, a également commenté Yves Levy.

    Il a plaidé pour le renforcement de la politique de l'Inserm en matière de partenariats entre organismes de recherche nationaux et industriels dans les domaines de l’IA: mathématiques, algorithmes, modélisation et logiciels.

    Il a aussi noté que l’Inserm souhaitait déployer "une stratégie nationale visant à asseoir le leadership de la recherche biomédicale française dans le domaine de l’IA" et, pour cela, l’établissement public entend apporter une "contribution clé" à l’utilisation des données du Health Data Hub annoncé par le président de la République le 29 mars.

    Selon le chef de l'Etat, ce hub partenarial entre "producteurs et utilisateurs des données" pilotera "l’enrichissement continu et la valorisation du système national des données de santé (SNDS) pour y inclure à terme l’ensemble des données remboursées par l’assurance maladie, les données cliniques des hôpitaux, des données de la médecine de ville et des données scientifiques issues de cohortes".

    L'Institut Curie s'allie à Freenome
    L'Institut Curie a annoncé le 29 mars dans un communiqué une collaboration pour évaluer la plateforme d'IA de la start-up américaine Freenome. Cette plateforme sera appliquée aux biomarqueurs tumoraux circulants comme outil de prédiction de réponse des patients aux immunothérapies, explique le centre de lutte contre le cancer (CLCC) parisien. Aucun détail financier n'est évoqué. L'institut travaille déjà dans le domaine de l'IA avec Owkin.
    Le premier objectif de la collaboration avec Freenome est d’analyser des échantillons sanguins provenant de l’étude clinique ALCINA, qui a pour but d’évaluer différents biomarqueurs circulants et de les corréler avec des données cliniques et anatomopathologiques traduisant ou non la réponse aux traitements inhibiteurs de PD-1, seul ou en association avec d’autres traitements.
    "Freenome utilise des technologies de machine learning innovantes pour étudier l’ADN mais aussi d’autres biomarqueurs circulants dans le sang. En générant une bibliothèque de signatures, Freenome développe des tests sanguins non invasifs permettant la détection précoce des cancers et la prédiction de réponse à différents traitements anticancéreux", indique l'Institut Curie. Le test de Freenome pourrait notamment aider à identifier les patients répondant aux anti-PD-1. Actuellement, 80% des patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules (NAPC) ne répondent pas à ces médicaments.
    Wassinia Zirar

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