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OWKIN a fait une découverte majeure pour lutter contre le cancer grâce au machine learning

Biotechnologies  Posté le 22 oct. 2019
OWKIN a fait une découverte majeure pour lutter contre le cancer grâce au machine learning

La jeune pousse française spécialisée dans l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le machine learning, vient de publier un article dans Nature Medicine, la revue de référence dans le monde de la recherche biomédicale. Et pour cause : OWKIN vient de faire une découverte majeure dans le traitement de la biologie tumorale.

Une approche révolutionnaire basée sur l’IA

Concrètement, la startup a développé un modèle d’analyse révolutionnaire baptisé MesoNet. Ce dernier est basé sur des images de biopsies pleurales et est capable de prédire l’évolution du mésothéliome. Cette maladie est une forme rare et virulente de cancer des surfaces mésothéliales qui affecte le revêtement des poumons, de la cavité abdominale ou l’enveloppe du cœur. MesoNet peut aussi en identifier les caractéristiques biologiques.

Thomas Clozel, co-fondateur et CEO chez OWKIN, explique que : « le mésothéliome est un cancer agressif qui attaque souvent la muqueuse des poumons et est fréquemment associé à l’exposition à l’amiante. Les patients atteints de mésothéliome présentent une très grande variabilité en termes de survie, allant de quelques mois à quelques années. Nos recherches aident à expliquer les causes biologiques de cette variation et conduiront à terme, à la mise au point de médicaments plus ciblés ainsi qu’à une meilleure gestion de cette maladie ».

L’intelligence artificielle permet de réaliser des prouesses dans le domaine de la santé. En effet, de nombreuses techniques sont développées à travers le monde pour faire progresser la médecine. Par exemple, il y a quelques jours des chercheurs du MIT mettaient au point un nouveau système extrêmement intéressant baptisé : RiskCardio. Il porte bien son nom car son rôle est d’estimer le pourcentage de risque que nous avons de mourir d’une maladie cardiovasculaire. L’approche est basée sur un principe simple : une plus grande variabilité entre les battements cardiaques reflète un risque plus élevé.

 

 

 

 

 

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