Google aide à développer une machine de laboratoire pilotée par l’IA pour diagnostiquer la maladie de Parkinson

Selon des chercheurs de Google et de la New York Stem Cell Foundation, un système robotique armé de caméras alimentées par l’IA peut développer et imager des cellules cutanées à partir de tubes à essai pour diagnostiquer la maladie de Parkinson avec une aide humaine minimale.

On estime que la maladie de Parkinson affecte 2 à 3 % de la population de plus de 65 ans. Les cellules nerveuses situées profondément dans la région des ganglions de la base du cerveau meurent lentement avec le temps, ce qui a un impact sur le mouvement. Les patients ont du mal à contrôler leurs mouvements ; leurs membres peuvent trembler ou se sentir raides. Les scientifiques ne savent pas ce qui cause la maladie, et elle est actuellement incurable.

“La découverte de médicaments traditionnels ne fonctionne pas très bien, en particulier pour des maladies complexes comme la maladie de Parkinson”, a expliqué la PDG du NYSCF, Susan Solomon, dans un communiqué. “La technologie robotique que NYSCF a construite nous permet de générer de grandes quantités de données à partir de grandes populations de patients et de découvrir de nouvelles signatures de maladies comme base entièrement nouvelle pour découvrir des médicaments qui fonctionnent réellement.”

L’institut de recherche à but non lucratif a développé un système robotique capable d’effectuer des expériences de laboratoire dans un environnement contrôlé. Connu sous le nom de Global Stem Cell Array, le système robotique est composé d’une série de machines avec des bras robotiques capables de manipuler des échantillons de tubes à essai pour la culture cellulaire.

Les cellules fibroblastes sont extraites et cultivées à partir des cellules de la peau – le processus prend environ quatre semaines. Selon un article de recherche publié vendredi dans Communication Nature.

Les échantillons de peau ne sont actuellement pas utilisés dans le diagnostic de la maladie de Parkinson, a déclaré Daniel Paull, vice-président principal de la découverte et du développement de la plateforme du NYSCF. Le registre.

“C’était une nouvelle voie de recherche dans laquelle nous voulions voir si nous pouvions identifier une signature dans les fibroblastes de patients en utilisant l’intelligence artificielle”, a-t-il expliqué. “D’autres groupes ont déjà décrit des altérations du comportement des fibroblastes issus de patients atteints de la maladie de Parkinson, en particulier un dysfonctionnement des mitochondries et d’autres organites, bien qu’il s’agisse en grande partie de petites études.”

Tout d’abord, les cellules obtenues à partir de biopsies cutanées de patients sont cultivées dans des tubes à essai. Ensuite, ces échantillons sont colorés et placés sous un microscope à fluorescence. Les caméras prennent des images des cellules et les introduisent dans un réseau neuronal convolutif pour les étudier. Le modèle est formé pour se concentrer sur des cellules individuelles et déterminer si elles appartiennent ou non à un patient atteint de la maladie de Parkinson et les robots peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans assistance humaine.

Des biopsies de cellules cutanées obtenues auprès de 91 participants ont été utilisées pour former et tester le système. Le Global Stem Cell Array, alimenté par l’IA, a pu diagnostiquer la maladie avec une précision de 79 %. Il a pu retracer les cellules des patients individuels, même lorsque de nouveaux échantillons collectés des années après la première biopsie ont été analysés.

Une image du robot Global Stem Cell Array de NYSCF. Crédit image : Samwan Rob, The New York Stem Cell Foundation… Cliquez pour agrandir

Solomon a déclaré que le projet était une preuve de concept qui montrait que la maladie de Parkinson pouvait être diagnostiquée en examinant des échantillons de peau de patients. La technologie – utilisant un système robotique armé d’un logiciel d’IA pour cultiver des cellules – pourrait également potentiellement aider les scientifiques dans la découverte de médicaments. “Vous pouvez appliquer des médicaments sur les cellules malades et, en utilisant l’IA, voir si vous pouvez trouver des médicaments qui font ressembler les cellules malades aux cellules d’individus sains”, nous a-t-elle dit.

Il est difficile de distinguer une cellule cutanée malade d’une cellule saine, ce que les humains ne peuvent pas faire de leurs propres yeux. L’algorithme d’apprentissage automatique devait analyser plus de 1 200 fonctionnalités. “Notre analyse indique que la détection [Parkinson’s disease-specific] les signatures morphologiques sont extrêmement complexes, tout comme sa manifestation clinique, et des études de perturbation complètes seront nécessaires pour délimiter les mécanismes moléculaires sous-jacents », explique le document.

La combinaison du travailleur de laboratoire robotique avec des algorithmes d’IA permettra aux chercheurs d’étudier plus en profondeur un large éventail de maladies, a déclaré Paull. « Il s’agit du premier outil permettant d’identifier avec succès les caractéristiques de la maladie avec autant de précision et de sensibilité. Son pouvoir d’identification des sous-groupes de patients a des implications importantes pour la médecine de précision et le développement de médicaments dans de nombreuses maladies incurables.

Solomon a déclaré que le NYSCF prévoyait de continuer à développer la technologie afin qu’elle puisse être utilisée dans des applications thérapeutiques ou diagnostiques en milieu clinique. “Nous continuons d’améliorer nos capacités à stratifier avec précision les patients malades à partir des témoins. Nous faisons maintenant progresser cette approche dans d’autres domaines de la maladie, des maladies très courantes comme le vieillissement aux conditions extrêmement rares”, a-t-elle déclaré. Le Reg. ®