Résumé :
Microsoft Research a récemment officiellement publié un système de recherche sur l'intelligence artificielle appelé Quine, le définissant comme un « modèle biologique du monde » pour le domaine des sciences de la vie. Le système est conçu pour aider les scientifiques à comprendre des mécanismes biologiques complexes, à accélérer le processus de découverte de médicaments et à promouvoir des percées dans la recherche sur des maladies majeures telles que le cancer.
Microsoft a déclaré qu'au cours des dernières décennies, la société a continué à investir dans la recherche dans le domaine de la biologie computationnelle, couvrant l'immunologie, la virologie, la génomique, l'imagerie biomédicale, la biologie cellulaire et l'ingénierie des protéines. À mesure que la recherche en sciences de la vie devient de plus en plus complexe, les modèles traditionnels ne peuvent souvent traiter que des données dans un seul domaine, alors que les systèmes biologiques réels impliquent des interactions à plusieurs niveaux, tels que les gènes, les protéines, les cellules et les tissus. Par conséquent, l’équipe de recherche souhaitait créer un système capable d’effectuer des inférences à différentes échelles et types de données.
Quine se compose de deux parties principales. L'un est le modèle du monde biologique, qui peut être formé conjointement sur plusieurs types de données tels que les génomes, les protéines, les molécules chimiques, l'ARN, les états cellulaires et les images biologiques pour établir un cadre de représentation des connaissances unifié. La seconde est une plateforme de recherche interactive qui relie la littérature scientifique, les outils expérimentaux, les modèles de raisonnement, les laboratoires et les chercheurs scientifiques eux-mêmes pour former une boucle complète et fermée de recherche scientifique.
Microsoft estime que Quine n'est pas utilisé pour remplacer les expériences, mais pour aider les scientifiques à sélectionner et à prioriser les orientations de recherche potentielles avant d'investir des ressources expérimentales coûteuses et chronophages. Le système peut prédire l'impact probable d'une intervention sur la base des connaissances existantes, améliorant ainsi l'efficacité de la conception expérimentale.
La Quine est utilisée pour étudier l'adénocarcinome canalaire pancréatique dans le cadre d'une étude collaborative avec le Broad Institute de l'Université Harvard et le MIT. L’équipe de recherche a cherché à tester une hypothèse de longue date selon laquelle le comportement de la tumeur et la réponse aux médicaments sont influencés non seulement par des facteurs génétiques, mais également par des changements dans les états cellulaires.
Grâce à Quine, les chercheurs ont analysé et classé des milliers de composés candidats pour identifier ceux les plus susceptibles de pousser les cellules tumorales vers un état thérapeutique plus favorable. La validation ultérieure en laboratoire a montré que les composés candidats hautement prioritaires sélectionnés par le système produisaient effectivement les effets attendus les plus significatifs.
Microsoft a révélé que les travaux de sélection et de vérification des composés qui auraient pu prendre des mois dans le passé ont été réalisés en un seul week-end avec l'aide de Quine, de la sélection à la vérification expérimentale, raccourcissant considérablement le cycle de recherche et réduisant les coûts de R&D.
Une découverte inattendue a également émergé au cours du processus de recherche. En plus de tester les hypothèses existantes, Quine a prédit que certains des composés guideraient les cellules cancéreuses vers un troisième état cellulaire sur lequel on ne s'était pas concentré auparavant, et les résultats expérimentaux ultérieurs ont confirmé cette prédiction. Les chercheurs estiment que cela montre que l’intelligence artificielle peut non seulement accélérer le processus expérimental, mais aussi potentiellement aider les scientifiques à découvrir de nouvelles lois biologiques.
Dans le même temps, Microsoft a lancé le programme de recherche Quine Fellows, invitant les chercheurs des domaines des sciences de la vie et de la médecine à participer à l'utilisation de ce système et à fournir des commentaires à l'équipe Microsoft. La société espère continuer à améliorer les capacités du modèle grâce à de véritables scénarios de recherche scientifique et explorer des directions d'application plus pratiques.
Microsoft souligne que Quine est toujours une technologie de recherche scientifique expérimentale et est uniquement destinée à des fins de recherche et n'est pas adaptée au diagnostic clinique ou à la prise de décision médicale. Les conclusions générées par le système doivent être examinées par des chercheurs professionnels et vérifiées par des expériences réelles avant de pouvoir être adoptées. À mesure que la technologie mûrira à l'avenir, Microsoft prévoit d'étendre progressivement le champ d'utilisation des technologies associées via des plates-formes telles que Microsoft Discovery.
Alors que l'intelligence artificielle s'implique de plus en plus dans la recherche scientifique, Microsoft estime que des systèmes comme Quine devraient devenir un élément important de la future infrastructure de recherche scientifique. En intégrant étroitement le raisonnement informatique à la vérification expérimentale, les scientifiques pourraient être en mesure d'accomplir plus rapidement l'ensemble du processus, depuis la pose de questions jusqu'à la réalisation de découvertes, accélérant ainsi le développement de nouveaux médicaments et l'innovation dans les sciences de la vie.
En savoir plus :
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-quine-an-ai-research-system-designed-for-the-complexity-of-biology/
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