Déterminé À Réaliser La Première AGI Dans Le Domaine De La Biologie ! La Société D'ia Médicale Owkin Construit Le Plus Grand Ensemble De Données Omiques Spatiales Sur Le Cancer Au Monde
L’IA médicale n’est pas un sujet nouveau, mais les récentes remarques de Cathie Wood, PDG et présidente des investissements d’Ark Ventures, ont une fois de plus suscité l’enthousiasme du marché. Selon elle, les soins de santé constituent actuellement le domaine d’application de l’IA le plus sous-estimé, et son potentiel en matière de diagnostic et de traitement de précision et de développement de médicaments n’a pas encore été pleinement exploité. Ce point de vue a non seulement attiré l’attention du marché des capitaux, mais a également directement conduit à des fluctuations du cours des actions dans les secteurs liés à l’IA médicale, soulignant l’énorme valeur de la technologie de l’IA dans le domaine médical.
Dans cette vague de médecine de précision basée sur l'IA, Owkin, en tant que première société de biotechnologie d'intelligence artificielle de bout en bout, est à l'avant-garde de l'industrie avec ses algorithmes d'apprentissage automatique de pointe et ses technologies d'apprentissage fédéré. L’entreprise a résolu le problème de confidentialité des données des patients qui préoccupe le plus le public. En intégrant des données multimodales provenant de différentes institutions (telles que la génomique, l’omique spatiale, les données cliniques, etc.), il aide les chercheurs et les médecins à exploiter en profondeur le potentiel des données médicales. Il accélère non seulement la découverte de biomarqueurs, mais fournit également une base de décision fiable pour la médecine de précision et aide au diagnostic et au développement de médicaments pour des cancers tels que le cancer du sein et le cancer colorectal.
Depuis sa création en 2016, Owkin a levé plus de 100 millions de dollars de financement et a été soutenu par un certain nombre d'institutions, dont Google Ventures et Sanofi. L'entreprise a également été nommée l'une des 20 startups françaises d'intelligence artificielle à surveiller, l'une des startups les plus remarquables du secteur de la santé et de la technologie en 2023, le Best Healthcare Technology Award, Forbes AI 50, et plus encore.
Donner la priorité à la confidentialité des patients et briser les silos de données grâce à l'intelligence collective
Le succès d’Owkin est indissociable du parcours professionnel et des convictions communes de ses deux fondateurs. L’un des fondateurs, le Dr Thomas Clozel, était professeur adjoint d’hématologie clinique et d’oncologie. Cette expérience lui a donné une meilleure compréhension de la manière d’aider les patients et a inspiré sa détermination à utiliser la technologie pour améliorer les résultats médicaux. Un autre fondateur, le Dr Gilles Wainrib, explore depuis longtemps le domaine de la biologie de l’IA et a publié de nombreux articles sur les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique, la découverte de médicaments et la médecine de précision. Ils ont tous deux fondé Owkin avec leur conviction commune que l'IA peut améliorer les soins de santé.
La mission principale d'Owkin est de parvenir à une médecine de précision, c'est-à-dire d'adapter les plans de traitement en fonction des caractéristiques biologiques uniques de chaque patient, en évitant le modèle de traitement traditionnel « taille unique ».Ce besoin est urgent car les cancers peuvent varier génétiquement et en termes de symptômes d’un patient à l’autre, mais de nombreux patients reçoivent toujours les mêmes schémas thérapeutiques, ce qui peut limiter considérablement leur efficacité.
Owkin s'engage dans l'utilisation de la technologie de l'IA pour identifier différents biomarqueurs dans les données multimodales des patients, classer les patients en sous-groupes, faire correspondre chaque type de patient à la meilleure cible thérapeutique, promouvoir le développement de médicaments cibles, optimiser les outils de diagnostic des maladies et parvenir à une médecine véritablement personnalisée.La clé pour atteindre les objectifs ci-dessus réside dans la manière de partager les données tout en garantissant la confidentialité des données des patients ?
Dans le passé, les chercheurs exploraient souvent des domaines spécifiques de leur propre intérêt, ce qui donnait lieu à des « îlots de données ». Thomas Clozel croit que la véritable innovation vient de l’intégration interdisciplinaire. Si les données multimodales telles que les données cliniques, unicellulaires, spatiales et histologiques peuvent être intégrées et que les scientifiques des données, les cliniciens, les universitaires et les sociétés pharmaceutiques peuvent participer ensemble à la recherche, cela accélérera la découverte de nouveaux mécanismes de maladies et développera ainsi des méthodes de médecine de précision plus ciblées. En d’autres termes, le partage des données est l’une des solutions. Cependant, les données médicales contiennent des informations personnelles sensibles, et le partage de données s’accompagne souvent d’un risque de fuite de données personnelles, ce qui rend de nombreuses institutions médicales réticentes à le faire.
Pour résoudre ce problème, Owkin utilise l’apprentissage fédéré. Thomas Clozel le définit simplement comme la possibilité pour les grandes institutions de former conjointement des modèles d’intelligence artificielle sans partager de données.
Plus précisément, l’apprentissage fédéré permet à plusieurs fournisseurs de données (centres médicaux, instituts de recherche, sociétés biopharmaceutiques, etc.) de former en collaboration des modèles d’apprentissage automatique de manière distribuée. C'est-à-dire que les données des patients sont toujours conservées sur les serveurs respectifs, et seuls les algorithmes et les modèles de prédiction sont transmis entre les serveurs, c'est-à-dire que les algorithmes sont envoyés vers différents centres de données et formés localement. Une fois la formation terminée, seul l'algorithme revient à l'emplacement central et les prédictions améliorées sont envoyées à chaque ensemble de données local et affinées davantage. Comme le montre la figure ci-dessous, en utilisant cette approche, Owkin a intégré les données des patients de 11 modalités de 83 partenaires.
En bref, l’apprentissage fédéré débloque les données à grande échelle tout en garantissant la confidentialité des patients. Dans le même temps, les conclusions ou les résultats de recherche obtenus en analysant différentes données peuvent être partagés collectivement, accélérant ainsi les progrès de la recherche médicale. Afin de promouvoir la popularisation de cette technologie, Owkin a rendu open-source le logiciel d'apprentissage fédéré Substra, qui peut être utilisé pour la recherche clinique, le développement de médicaments, etc.
Adresse open source :https://github.com/substra
Il convient de mentionner qu'en juin 2023, Owkin a lancé un projet appelé MOSAIC (Multi-Omics Spatial Atlas of Cancer). La société a coopéré avec les meilleurs hôpitaux de recherche sur le cancer pour collecter des données multimodales auprès de 7 000 patients pour sept cancers intraitables (NSCLC, ovaire, vessie, mésothéliome, glioblastome, cancer du sein, DLBCL). Il est rapporté que,Il s’agit du plus grand ensemble de données omiques spatiales sur le cancer au monde.100 fois plus grand que les ensembles de données existants. Grâce à ces données, Owkin peut développer des algorithmes d’intelligence artificielle avancés et fournir des recommandations de traitement.
Adresse de MOSAIC :
https://www.mosaic-research.com
Vise à réaliser la première intelligence artificielle générale en biologie
En janvier de cette année, Owkin a annoncé qu'elle intégrerait la méthodologie et l'agent d'IA qu'elle a accumulés au cours des huit dernières années dans un système et lancerait Owkin K1.0 Turbigo, dans le but de réaliser la première intelligence artificielle générale (AGI) dans le domaine de la biologie. Thomas Clozel a déclaré : « L'objectif d'Owkin est de faire d'Owkin K le système d'exploitation standard dans ce domaine. Nous espérons que chaque entreprise pharmaceutique, société de biotechnologie et institut de recherche universitaire pourra utiliser notre système pour innover dans la conduite de ses recherches et éliminer les obstacles persistants, notamment en matière de données. »
Plus précisément, le système K1.0 intègre des données multimodales provenant de plus d’un million de patients et utilise des modèles de base et de grands modèles multimodaux pour l’analyse afin de fournir aux partenaires des informations biologiques approfondies. Dans le même temps, le laboratoire humide d'Owkin vérifiera les informations biologiques générées par l'IA et renverra de nouvelles données expérimentales à K1.0 pour améliorer en permanence les performances du modèle. Cette conception en boucle fermée de « données-modèle-expérience » permet d'optimiser en permanence K1.0.
Le système K1.0 dispose d'une large gamme d'applications, prenant en charge la découverte de biomarqueurs, l'identification de cibles, le dépistage de la population de patients, l'optimisation des essais cliniques et le développement de diagnostics d'IA. Toutes les fonctions sont basées sur des biomarqueurs nouvellement découverts et visent à promouvoir le développement de la médecine de précision.
Actuellement, le système a soutenu des géants pharmaceutiques tels que Sanofi, BMS et AstraZeneca. Le premier projet de développement du système est OKN4395, un triple inhibiteur d'EP2/EP4/DP1 pour les patients atteints de tumeurs solides, qui a été administré aux patients dans le cadre d'essais cliniques de phase I. Parallèlement, l'outil d'identification de cibles TargetMATCH et l'outil de positionnement de médicaments DrugMATCH d'Owkin aident également les partenaires à développer leurs pipelines.
En plus de ses performances exceptionnelles dans le développement de médicaments, Owkin a également réalisé des progrès significatifs dans le diagnostic du cancer.
Dans la pratique clinique, il est souvent difficile pour les médecins de prédire avec précision quels patients rechuteront et quels patients resteront stables. Cependant, cette capacité prédictive est cruciale pour développer des plans de traitement personnalisés. Si les patients présentant un risque élevé de récidive peuvent être identifiés avec précision, les médecins peuvent ajuster les stratégies de traitement en temps opportun et renforcer l’intensité du traitement. Pour les patients dont l’état est stable, les interventions thérapeutiques inutiles peuvent être réduites et leur qualité de vie peut être améliorée.
La technologie de l’IA peut non seulement améliorer l’efficacité du dépistage des biomarqueurs, mais également hiérarchiser les cas urgents, effectuer une analyse approfondie du pronostic du patient et de la réponse au traitement, et aider les médecins à prendre des décisions plus rapidement et plus précisément, ce qui est particulièrement important dans les zones où les ressources médicales sont limitées. Pour répondre à cette demande, Owkin a développé un certain nombre d’outils de diagnostic du cancer, notamment les outils de diagnostic du cancer colorectal MSIntuit® CRC et MSIntuit® CRC v2, ainsi que l’outil de diagnostic du cancer du sein RlapsRisk® BC.
En novembre 2024, Owkin a travaillé avec la société de pathologie oncologique IA Proscia pour intégrer son outil MSIntuit® CRC v2 dans la plate-forme logicielle Concentriq® de Proscia afin d'aider les pathologistes à présélectionner les patients atteints de cancer colorectal MSS/pMMR et de promouvoir l'application approfondie de la médecine de précision dans le diagnostic et le traitement du cancer colorectal. Il convient de mentionner que MSIntuit® CRC v2 est une mise à niveau de l'outil MSIntuit® CRC qui a obtenu la certification CE-IVD, et sa sensibilité de détection est aussi élevée que 95%. L'entreprise collabore également avec des institutions telles que la faculté de médecine de l'Université de Birmingham et Cerba Path pour optimiser le diagnostic du cancer colorectal. En matière de diagnostic du cancer du sein, Owkin a également collaboré avec des entreprises telles qu'Aster Insights, Gustave Roussy et AstraZeneca.
Dans l’ensemble, la plateforme innovante d’Owkin et son vaste réseau de partenariats apportent plus d’espoir aux patients du monde entier.À l’avenir, la société prévoit de développer une série d’agents capables d’analyser automatiquement des données spatiales multimodales et d’intégrer le système d’exploitation Owkin K2.0 de nouvelle génération à son laboratoire pour construire un laboratoire robotique automatisé piloté par agent. Il est concevable que ces agents puissent un jour être en mesure de mener de manière indépendante leurs propres projets de recherche, améliorant ainsi considérablement l’efficacité de la recherche médicale. Nous sommes impatients de voir Owkin continuer à mener la transformation dans l’intégration de l’IA et des soins de santé.
L'IA ne peut pas remplacer les médecins, la coopération conduit à une situation gagnant-gagnant
Anna Huyghues-Despointes, directrice de la stratégie et du marketing chez Owkin, a déclaré : « En collaborant avec des institutions de recherche telles que des centres universitaires, nous pouvons déployer conjointement des infrastructures, préparer des données, former des modèles prédictifs, vérifier les résultats et publier des résultats collectifs dans des revues scientifiques de premier plan. Nous sommes convaincus que la collaboration est essentielle au progrès de la recherche médicale. »Cette perspective souligne l’importance de la collaboration dans la recherche médicale.
Par le passé, les médecins étaient généralement prudents à l’égard de l’IA. Ils se demandaient par exemple si le diagnostic de l’IA était fiable et si elle pouvait réellement aider les patients. Certains ont même pensé qu’il s’agissait simplement d’un battage médiatique dans le secteur technologique. Cependant, avec les avancées continues de l’IA dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, la prédiction des maladies et le traitement personnalisé, les gens réalisent progressivement le potentiel de l’IA. Par exemple, le modèle Med-PaLM 2 lancé par Google a obtenu un score élevé de 86,5 à l'examen de qualification médicale USMLE, ce qui est proche ou même supérieur au niveau des médecins humains, prouvant une fois de plus que l'IA a un brillant avenir dans le domaine médical.
Malgré le développement rapide de l'IA, Wang Yongjun, secrétaire adjoint du Comité du Parti et président de l'hôpital Tiantan de Pékin affilié à l'Université médicale de la Capitale, a déclaré que l'IA ne remplacera pas les médecins, mais devrait être considérée comme un complément et une amélioration du travail clinique. En fait, l’IA joue principalement un rôle dans l’analyse des données et le diagnostic auxiliaire. Cependant, face à des situations complexes telles que des opérations cliniques et des urgences, l’expérience, le jugement professionnel et l’adaptabilité des médecins restent indispensables. De plus, les soins de santé ne sont pas seulement une question de technologie, ils sont également une question de soins et d’empathie, et l’IA doit encore progresser à cet égard.
À l’avenir, ce n’est que lorsque l’IA et les médecins travailleront ensemble que nous pourrons véritablement promouvoir le progrès de l’industrie médicale et apporter des services médicaux plus complets et de meilleure qualité aux patients.
Références :