Des chercheurs de la faculté de médecine de l’Université de Californie à San Diego ont été sélectionnés pour diriger les composantes du programme Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) du Fonds commun des National Institutes of Health (NIH). Au cours des quatre prochaines années, Bridge2AI attribuera 130 millions de dollars pour accélérer l’utilisation généralisée de l’IA dans la recherche biomédicale et les soins de santé.
Les médecins et les scientifiques reconnaissent depuis longtemps le potentiel de l’IA pour aider à comprendre et à traiter les maladies, mais son utilisation dans les contextes cliniques et de recherche reste limitée. Cela s’explique en partie par le fait que les outils d’IA ne peuvent pas toujours être appliqués facilement ou de manière appropriée à de nouveaux ensembles de données qui n’ont pas été organisés pour ce type d’analyse. De plus, la plupart des algorithmes d’IA fonctionnent comme des « boîtes noires » – ; lorsqu’ils parviennent à une conclusion sur quelque chose, personne ne sait exactement comment ni pourquoi cette décision a été prise.
Pour résoudre ces problèmes, Bridge2AI financera quatre projets de génération de données afin de créer des ensembles de données complets prêts pour l’IA qui jetteront les bases de nouvelles technologies d’IA interprétables et fiables. Les quatre projets multi-sites seront unifiés par le Bridge Center, un hub exécutif qui supervise l’intégration, la diffusion et l’évaluation de toutes les activités de Bridge2AI.
Trey Ideker, PhD, professeur à la faculté de médecine de l’UC San Diego, sera le chercheur principal de l’un des projets de génération de données. Lucila Ohno-Machado, MD, PhD, professeure et doyenne associée pour l’informatique et la technologie à l’UC San Diego School of Medicine, servira de chercheuse principale pour le Bridge Center.
C’est la première fois que le NIH investit dans l’IA biomédicale à cette échelle, et nous sommes ravis d’en faire partie. L’UC San Diego s’est avérée être un pionnier de la technologie de l’IA clinique et de recherche, mais ce financement contribuera à cimenter notre place dans la révolution de l’IA. »
Trey Ideker, PhD, professeur, École de médecine de l’UC San Diego
Cartes cellulaires pour l’IA
Ideker et ses collaborateurs devraient recevoir près de 20 millions de dollars au cours des quatre prochaines années pour lancer Cell Maps for AI, un projet de recherche conçu pour inaugurer une nouvelle ère de médecine de précision. L’équipe envisage un avenir dans lequel un algorithme d’IA pourrait analyser le génome d’un patient et déchiffrer de quelle maladie il souffre, à quel stade il se trouve et quels traitements sont les plus susceptibles de l’aider. Surtout, ils disent que l’algorithme doit être interprétable, de sorte qu’un médecin puisse indiquer les voies moléculaires et cellulaires qui éclairent ses décisions.
« Il ne suffit pas qu’un algorithme prenne un ensemble complexe de mutations et décide quel médicament donner à un patient si nous ne savons pas pourquoi il fait ce choix », a déclaré Ideker. « Nous avons peut-être maintenant suffisamment de génomes humains séquencés pour alimenter la médecine de précision, mais ce que nous n’avons pas encore, c’est une carte claire de la biologie cellulaire pour interpréter les données. »
Pour résoudre ce problème, le projet vise à cartographier la structure et la fonction d’une cellule humaine dans son intégralité, en commençant par le type de cellule le plus élémentaire : la cellule souche. Les chercheurs obtiendront des cellules souches pluripotentes induites à partir de divers antécédents génétiques et combineront la microscopie, la biochimie et des outils informatiques pour étudier leur biologie à plusieurs échelles. Le produit final sera un modèle complet de la cellule, des gènes et des protéines aux organites entiers et comment ils fonctionnent tous ensemble. Une fois la cellule souche modélisée, ils prévoient d’utiliser la même approche pour modéliser d’autres cellules, telles que celles qui se divisent, se différencient ou dans divers états pathologiques.
Leur objectif est de disposer à terme d’une bibliothèque de cartes cellulaires dans de nombreux contextes démographiques et pathologiques, qui peuvent être utilisées pour former des algorithmes d’IA afin de prendre des décisions éclairées et interprétables sur la santé humaine.
« Avec Bridge2AI, non seulement nous générons des ensembles de données sans précédent, mais nous développons également un système pour effectuer ce travail de manière organisée et éthique, ce qui préparera le terrain pour le succès futur », a déclaré Ideker.
Parmi les autres chercheurs principaux du projet figurent Prashant Mali, PhD, de l’UC San Diego Jacobs School of Engineering et des chercheurs de l’UC San Francisco, de l’Université de Stanford, de l’Université de l’Alabama, de l’Université de l’Alabama à Birmingham, de l’Université de Montréal, de l’Université Simon Fraser, de l’Université de Floride du Sud, l’Université du Texas à Austin, l’Université de Virginie et l’Université de Yale.
Pont Centre
Le Bridge Center coordonne tous les efforts du programme, composé de six noyaux axés sur l’administration, l’éthique, l’équipe, les normes, l’optimisation des outils et le développement des compétences et de la main-d’œuvre. L’UC San Diego devrait recevoir près de 10 millions de dollars sur quatre ans pour diriger à la fois les noyaux administratif et éthique.
» Diriger le Bridge Center est passionnant à bien des égards « , a déclaré Ohno-Machado. « En plus de soutenir cette recherche révolutionnaire et interdisciplinaire, nous allons également être le fer de lance de nouveaux modèles de collaboration scientifique, assurer la formation d’un groupe de chercheurs très diversifié et, à terme, créer des outils d’IA véritablement applicables à tous. »
Ohno-Machado dirigera le noyau administratif du Bridge Center et codirigera le noyau d’éthique avec Camille Nebeker, EdD, à la Herbert Wertheim School of Public Health and Human Longevity Science de l’UC San Diego. Parmi les autres chercheurs de l’UC San Diego, citons Cinnamon Bloss, PhD, également à la Herbert Wertheim School of Public Health, Tsung-Ting Kuo, PhD, à la UC San Diego School of Medicine, et Jingbo Shang, PhD, Babak Salimi, PhD, et Berk Ustun , PhD, tous à la Jacobs School of Engineering et au Halıcıoğlu Data Science Institute. Parmi les autres collaborateurs du Bridge Center figurent des professeurs du Broad Institute, de l’Université Vanderbilt et de l’Université du Texas Health.
Nebeker, ainsi que la faculté de médecine de l’UC San Diego, Sally Baxter, MD, et Linda Zangwill, PhD, dirigent également des modules dans le cadre d’un autre projet de génération de données appelé AI Ready and Equitable Atlas for Diabetes Insights (AI-READI), dirigé par les chercheurs principaux. à l’Université de Washington. Le projet générera un référentiel de données d’origine éthique pour développer des modèles d’apprentissage automatique dans le but d’apprendre comment le diabète de type 2 est influencé par les gènes, le mode de vie et l’environnement des patients.
« La génération d’ensembles de données de haute qualité d’origine éthique est essentielle pour permettre l’utilisation des technologies d’IA de nouvelle génération qui transforment notre façon de faire de la recherche », a déclaré Lawrence A. Tabak, DDS, PhD, qui exerce les fonctions de directeur du NIH. « Les solutions aux défis de longue date en matière de santé humaine sont à portée de main, et il est maintenant temps de connecter les chercheurs et les technologies d’IA pour aborder nos questions de recherche les plus difficiles et, en fin de compte, contribuer à améliorer la santé humaine. »
