Utiliser des ordinateurs en ADN pour reprogrammer les cellules malades, voilà la dernière ambition de Microsoft. La firme de Redmond compte aussi employer l'intelligence artificielle pour mieux calibrer les traitements.

« Résoudre » le cancer en une décennie ? C’est ce dont rêve l’entreprise de Satya Nadella. « Les champs de la biologie et de l’informatique peuvent sembler faire deux, explique Chris Bishop, chef du bureau de Microsoft Research à Cambridge. Mais les processus complexes qui se produisent dans les cellules ont une certaine similarité avec ceux qui ont lieu dans un ordinateur de bureau standard ».

L’équipe de « computation biologique » de Microsoft envisage de synthétiser de microscopiques ordinateurs faits d’ADN. Ceux-ci vivraient dans les cellules, les rebootant comme un système d’exploitation en cas de dysfonctionnement. Cela permettrait par exemple de détruire les cellules cancéreuses dès leur apparition.

À la tête du groupe de compuation biologique, Andrew Philips pense qu’il «  sera techniquement possible, d’ici à cinq ou dix ans, de faire un système moléculaire intelligent qui puisse détecter la maladie ». Les chercheurs ont déjà mis au point un logiciel reproduisant l’archétype d’une cellule saine, simulation déjà utilisée dans l’étude de la leucémie.

Crédit : Selena N. B. H.
Crédit : Selena N. B. H.

Ça, c’est pour le long terme. Entre-temps, Microsoft pense plus modestement utiliser des techniques de machine learning pour éplucher l’assommante quantité de publications en cancérologie. Un chercheur humain est incapable de lire la masse d’articles scientifiques publiée chaque minute, alors qu’une intelligence artificielle pourrait tout assimiler, et ainsi trouver des traitements plus adaptés à chaque patient.

Un point critique réside dans les combinaisons de médicaments. Quand il existe des centaines de substances différentes, on a des dizaines de milliers de couples de produits distincts ; et ne parlons pas d’en grouper trois ou plus. Ce qui relève aujourd’hui du flair pourrait être rationalisé par une IA. Reste tout de même à tester ces thérapies sur de vrais patients.

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