Dans un article publié sur le site Web de NVIDIA Technology Corporation (USA) le 4 février, le modèle d'IA récemment annoncé par BioTuring peut aider les scientifiques à clarifier comment et pourquoi certaines relations entre les cellules déclencheront le développement du cancer.

BioTuring a annoncé un modèle d'IA capable de générer des images détaillées de tumeurs cancéreuses à une résolution au niveau cellulaire. Ces images fourniront des données sur la taille des cellules, leur forme, les gènes activés et, surtout, les positions spatiales relatives de millions de cellules différentes dans un échantillon de tissu.

Par rapport à la biologie computationnelle, le nouveau modèle d’IA présente des avantages en termes de temps de traitement de l’information, fournissant des informations en temps réel et à haute résolution sur les interactions entre les cellules cancéreuses et le système immunitaire.

« Il y a environ 30 000 milliards de cellules dans le corps humain, et une grosse tumeur aura plusieurs millions de cellules », a déclaré Son Pham, PDG de BioTuring. « Imaginez que vous analysiez des images satellites à haute résolution pour comprendre comment fonctionne une ville, notre modèle, d'un point de vue biologique, vous montrerait chaque maison, ce qu'elle contient, qui parle et ce qu'ils disent », a déclaré Son Pham, expliquant que le modèle d'IA de BioTuring aidera à répondre à certains des défis complexes de la recherche clinique sur le cancer - en montrant comment les cellules interagissent.

BioTuring, membre du programme NVIDIA Inception pour les startups, a utilisé l'équipement et la technologie NVIDIA pour créer des cartes cellulaires haute résolution. En comprenant comment les cellules cancéreuses se développent et métastasent dans le corps humain, les scientifiques espèrent que le modèle d’IA ci-dessus pourra améliorer les méthodes de dépistage pour la détection précoce du cancer.

De plus, les chercheurs peuvent utiliser les informations cellulaires détaillées du modèle pour mieux comprendre l’hétérogénéité tumorale, ou les tumeurs cancéreuses chez le même patient qui ont des cellules significativement différentes les unes des autres. La granularité visuelle des modèles d’IA pourrait également contribuer au développement de médicaments contre le cancer.