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Corona-AI : Exploiter la puissance de l'IA et de la superinformatique mobile pour la reconversion des médicaments et l'adaptation des aliments dans la lutte contre l'épidémie de coronavirus

Dr Kirill Veselkov ; maître de conférences en médecine computationnelle et en informatique du cancer, département de chirurgie et de cancer, Imperial College London ; professeur adjoint adjoint d'épidémiologie, Yale School of Public Health, États-Unis.

Dans le cadre du DreamLab : Corona-AI, une équipe dirigée par le Dr Kirill Veselkov du département de chirurgie et de cancérologie de l'Imperial College de Londres, en collaboration avec la fondation Vodafone, associe des technologies d'IA sur mesure, des superordinateurs mobiles et de grandes données "-omiques" pour restreindre la recherche de combinaisons de médicaments existants et de molécules de type alimentaire afin de contribuer à la lutte contre la pandémie de coronavirus.

Le projet de calcul de foule DreamLab en cours utilise déjà la puissance de traitement de milliers de smartphones inactifs pour aider à découvrir les propriétés anticancéreuses des aliments et des médicaments courants. Cette puissance de traitement est maintenant utilisée pour aider à combattre le coronavirus.

Le chef du département de chirurgie et de cancérologie, le professeur George Hanna, a souligné l'importance du projet :

"Nous vivons une époque sans précédent qui exige des solutions scientifiques radicales et sans précédent. Le DreamLab : L'équipe du projet Corona-AI a mis à profit ses connaissances et son succès dans l'utilisation de la technologie d'IA pour découvrir des propriétés anticancéreuses dans les médicaments et les aliments existants, et les utiliser contre cette nouvelle menace mondiale".

La propagation rapide de la maladie respiratoire aiguë (COVID-19) causée par le nouveau coronavirus a eu un impact négatif massif sur la santé humaine et l'économie mondiale, ce qui a entraîné le besoin immédiat d'interventions médicales et nutritionnelles pour aider à combattre l'épidémie. 

La recherche de nouvelles indications ou d'utilisations alternatives des médicaments existants (connue sous le nom de "repositionnement des médicaments") est un moyen intéressant de contourner le processus lent et coûteux de développement de médicaments spécifiques pour traiter cette maladie infectieuse. Dans le cadre de la pandémie actuelle, cela pourrait potentiellement sauver des milliers de vies. L'alimentation humaine est riche en molécules de type médicamenteux dont il a été démontré qu'elles jouent un rôle à la fois dans la prévention et le traitement des maladies virales, en interagissant avec les médicaments ou en agissant elles-mêmes comme "médicaments". Cependant, les aspects pratiques traditionnels de l'étude de l'influence d'un seul médicament ou d'un seul composant alimentaire prendraient trop de temps pour avoir un impact sur cette crise.  

À l'heure actuelle, le paysage des molécules médicamenteuses potentielles dans les aliments est incroyablement vaste. La méthodologie expérimentale traditionnelle d'étude de l'influence d'un seul médicament ou d'un seul composant alimentaire sur une infection virale particulière prend des mois, voire des années. 

Le DreamLab : Le projet Corona-AI adopte une approche radicalement différente des méthodes d'essai traditionnelles. Alimenté par le grand public, le projet combine l'intelligence artificielle et la puissance de traitement des smartphones inactifs pour accélérer la découverte de nouveaux composants antiviraux dans les médicaments existants et aider à la recherche de molécules antiviraux dans les aliments. 

Le professeur Vasilis Vasiliou de l'école de santé publique de Yale, membre de l'équipe DreamLab, a souligné l'importance du projet: "En ces temps difficiles, l'IA peut faire le plus grand bien dans la course contre Covid-19. L'équipe Dreamlab utilise la puissance de l'IA pour tester des médicaments approuvés qui pourraient avoir le potentiel de combattre le Covid-19 et aussi pour identifier les composants alimentaires qui peuvent renforcer notre immunité contre les effets du virus".

L'IA innovante en réseau pour le repositionnement des médicaments et la découverte de molécules anti-virales dans les aliments

Les coronavirus ne peuvent pas survivre ou se reproduire sans l'aide de leurs hôtes. En fait, tous les virus ont naturellement développé un arsenal sophistiqué de stratégies moléculaires pour exploiter la machinerie cellulaire de l'hôte dans leur propre intérêt de survie et de réplication. Ces stratégies reposent sur un réseau complexe d'interactions physiques entre les protéines du virus et de l'hôte, appelé "réseau d'interactomes virus-hôte". 

Le paradigme traditionnel de développement des médicaments antiviraux est "un médicament pour une cible protéique virale". Cette approche présente de multiples inconvénients, parmi lesquels la mutation du virus qui peut rapidement rendre le médicament inefficace ou inutile.  Nous devons plutôt cibler un interactome virus-hôte entier. Même si des progrès passionnants ont été réalisés, les vaccins préventifs et les effets des médicaments contre les cibles protéiques spécifiques du SRAS-Cov-2 seront probablement assaillis par la génération de mutants d'échappement viral.

Tirant parti de nos travaux antérieurs sur le cancer, le projet Corona-AI DreamLab "vise à dresser un tableau plus clair des molécules, individuelles ou combinées, les plus aptes à perturber les réseaux moléculaires d'interactomes hôte-virus essentiels à la survie du coronavirus, et pas seulement ses protéines spécifiques", selon le Dr Kirill Veselkov. Ces molécules pourraient être soit des médicaments existants (c'est-à-dire des médicaments inconnus jusqu'alors ou utilisés pour des traitements antiviraux), soit des molécules similaires à des médicaments dans les aliments. Les résultats peuvent potentiellement faire la lumière sur les thérapies multi-médicaments en parallèle avec les interventions alimentaires contre les réseaux d'interactomes hôtes-viraux perturbés chez l'homme.

Un membre de la collaboration DreamLab, le professeur Michael Bronstein, titulaire de la chaire d'apprentissage automatique et de reconnaissance des formes au département d'informatique de l'Imperial College de Londres et responsable de la recherche sur l'apprentissage graphique sur Twitter, a décrit le cœur algorithmique du projet : 

"Nous utilisons une nouvelle classe de méthodes d'IA en réseau pour identifier des composés antiviraux parmi un ensemble de données de milliers de molécules, en modélisant les effets de réseau des interactions entre ces molécules et les biomolécules de notre corps. Nous avons déjà utilisé avec succès ces méthodes pour trouver des "hyper-aliments" contenant des composés anticancéreux similaires aux médicaments, et nous les réoutillons maintenant pour cette nouvelle maladie".

Nature combinatoire du problème : pourquoi DreamLab?

Les progrès de cette recherche ont été initialement ralentis par un manque d'accès à la superinformatique. Les combinaisons de trois, quatre, voire plus de composés seraient impossibles à tester en laboratoire. Disons qu'il y a 10 000 molécules, avec différentes combinaisons - cela représente un trillion de possibilités qui doivent être "testées" par calcul contre les interactomes virus-hôtes des souches de coronavirus, ce qui serait ingérable sur un ordinateur normal. Cependant, l'application DreamLab utilise l'apprentissage machine sur un réseau de supercalculateurs mobiles, pour analyser des milliards de combinaisons de médicaments existants, de molécules alimentaires et d'interactions génétiques, ce qui réduit fondamentalement le temps nécessaire pour faire des découvertes.  

Le Dr Reza Mirnezami, chirurgien colorectal consultant au Royal Free Hospital, membre de l'équipe du projet, a déclaré L'équipe du DreamLab s'efforce d'exploiter la puissance de l'IA pour déterminer comment des médicaments approuvés et couramment utilisés pourraient être "redéployés" dans la guerre contre COVID-19. De plus, nous étudions comment améliorer les résultats chez les patients atteints de COVID-19 en utilisant le régime alimentaire, ce qui aura sans aucun doute un effet sur l'immunité de l'hôte et la résilience microbienne de l'intestin".

Au cours de cette phase initiale du projet Corona-AI, nous visons à tester des combinaisons de jusqu'à deux molécules de médicaments existants ou de molécules de type médicamenteux dans les aliments contre les interactomes hôte-virus de souches de coronavirus, y compris le SARS-Cov-2 - l'agent causal responsable de l'actuelle pandémie de COVID-19. Le réseau de smartphones DreamLab, qui compte 100 000 utilisateurs, a la puissance combinée d'un superordinateur capable de traiter les données de cette phase dans un délai qui, autrement, nécessiterait une décennie avec un ordinateur de bureau standard. 

Téléchargez le DreamLab maintenant pour nous aider à combattre COVID-19 ensemble. 

References

  1. Veselkov K, Gonzalez G, Shahad A, Galea D, Mirnezami R, Youssef J, Bronstein M & Laponogov I. HyperFoods: Machine-intelligent searching for cancer-beating molecules in foods. Nature Scientific Reports, 2019, 1-11

  2. de Chassey, B., Meyniel-Schicklin ,L., Vonderscher,J., Andre,P. and Lotteau,V. (2014) Virus-host interactomics: new insights and opportunities for antiviral drug discovery. Genome Medicine. 6 ,115