Exploiter les mégadonnées pour prévenir les pandémies

Chaque année, environ 2,6?milliards de personnes sont touchées par des maladies d’origine animale (zoonoses), qu’il est essentiel de détecter et de caractériser avant l’apparition d’un foyer, ou à un stade précoce, pour prévenir les pandémies.

Dans le cadre de l’Action intégrée contre les zoonoses (ZODIAC) lancée par l’AIEA en?2020, l’Observatoire ZODIAC des phénotypes des maladies respiratoires s’apprête à constituer un référentiel d’imagerie médicale sécurisé dans le but d’encourager la coopération mondiale en matière d’analyse de données à grande échelle de profils pathologiques et de permettre ainsi la détection précoce de zoonoses susceptibles d’être à l’origine de pandémies.

L’Observatoire aura recours à l’IA, et notamment à l’apprentissage automatique et à l’apprentissage profond, pour identifier les profils de maladies respiratoires telles que le syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS), le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS), la COVID-19 et la pneumonie, et pour détecter l’apparition de nouveaux variants.

??L’Observatoire ZODIAC des phénotypes des maladies respiratoires de l’AIEA jouera un r?le important pour déceler l’apparition de nouvelles maladies infectieuses partout dans le monde, surveiller leur propagation et mettre rapidement au point des modèles d’IA pour le suivi des traitements??, indique le Professeur Georg?Langs, directeur du Laboratoire de recherche en imagerie computationnelle de l’Université de médecine de Vienne, l’un des principaux laboratoires associés au projet. ??Grace aux liens de collaboration noués avec des instituts de recherche du monde entier, l’Observatoire sera en mesure d’analyser un ensemble de données sur les maladies respiratoires beaucoup plus vaste et plus diversifié sur le plan démographique que les études réalisées précédemment.??

Imagerie médicale et mégadonnées

L’imagerie médicale tient une place primordiale dans le diagnostic et le suivi des maladies infectieuses. Il arrive cependant que les clichés ainsi obtenus soient difficiles à analyser en raison de leur complexité.

L’Observatoire ZODIAC des phénotypes des maladies respiratoires fera appel à la radiomique, une méthode d’extraction de données à grande échelle, ou mégadonnées, à partir d’études d’imagerie médicale. La radiomique utilise des algorithmes de caractérisation des données pour déterminer les signes de la maladie, ce qui permet de poser un diagnostic plus précis et facilite la mise en place de thérapies personnalisées.

L’IA peut compléter la radiomique en repérant des profils pathologiques et des anomalies dans de grands volumes de données. Ces techniques peuvent aussi servir à identifier les profils de maladies émergentes, ce qui peut contribuer à empêcher que des foyers d’agents pathogènes nouveaux ne provoquent des pandémies.

Observatoire ZODIAC des phénotypes des maladies respiratoires

Au cours des deux premières années, l’Observatoire s’attachera à constituer un référentiel d’imagerie médicale qu’il mettra à profit pour élaborer et valider des algorithmes d’analyse de données d’imagerie. Il passera au crible les études menées par 20?instituts de recherche du monde entier et offrira à des groupes de chercheurs la possibilité de définir et mettre au point des techniques d’intelligence artificielle novatrices. Il permettra d’exercer une surveillance automatique des maladies émergentes fondée sur l’IA, qui se matérialisera sous la forme d’un déclenchement d’une alerte à chaque fois que les algorithmes détecteront un nouveau profil. Il sera ainsi possible de comparer et d’évaluer rapidement les données qui lui parviennent afin de repérer l’apparition de nouvelles maladies susceptibles d’entra?ner une pandémie et d’y réagir sans tarder.

L’Observatoire procédera également à une analyse démographique des nouvelles pathologies respiratoires infectieuses. En identifiant les caractéristiques des maladies et leurs manifestations spécifiques restituées par l’imagerie médicale, il pourra contribuer à déterminer les différences cliniques dans l’évolution des complications propres à ces affections, en fonction de facteurs tels que l’age, le sexe, la race, l’origine ethnique, la région géographique et les pathologies préexistantes.

Issu d’un projet de recherche coordonnée de l’AIEA, l’Observatoire ZODIAC des phénotypes des maladies respiratoires bénéficie de l’appui de nombreux partenaires qui mettent à disposition des ressources et outils dans leurs domaines de compétence respectifs.

Amazon Web Services (AWS), l’un des principaux soutiens du projet, a octroyé dans le cadre de son programme AWS Grand Challenges une subvention qui permettra de doter l’Observatoire d’un serveur hébergé sur le cloud.

??Nous considérons qu’il s’agit là d’un investissement important dans le domaine de la prévention, qui contribuera à protéger la santé humaine au niveau mondial??, fait valoir Chris?Russ, Senior Solutions Architect chez AWS. ??En tirant parti de l’informatique dématérialisée, l’Observatoire ZODIAC de l’AIEA pourra détecter l’apparition de pandémies en temps réel et alerter les autorités pour qu’elles prennent des mesures.??

à la contribution financière versée par AWS viennent s’ajouter des soutiens en nature sous diverses formes?: le Centre médical de l’Université Radboud assure la gestion de la base de données de l’Observatoire et lui fournit un certain nombre d’éléments?; l’Institut Fraunhofer pour la médecine numérique s’occupe de la conservation du back-end et de l’interface web?; Contextflow GmbH apporte son concours au développement de l’IA pour la détermination des profils pathologiques?; et l’Université de médecine de Vienne met à disposition ses connaissances et compétences scientifiques et médicales. Parmi les instituts de recherche qui participent à cette initiative figurent par ailleurs des h?pitaux de 19?pays. Le projet est également soutenu par la République de Corée.

??L’Observatoire ZODIAC a une portée mondiale, et nous tablons donc sur la collaboration et l’appui de partenaires scientifiques et industriels du monde entier??, souligne Najat?Mokhtar, Directrice générale adjointe de l’AIEA chargée du Département des sciences et des applications nucléaires. ??En travaillant ensemble, en partageant nos données, nos connaissances et nos compétences, nous pouvons renforcer la capacité des pays à faire plus rapidement et plus efficacement face aux maladies émergentes et à empêcher ainsi l’apparition de nouvelles pandémies.??