L'intelligence artificielle met un coup d'accélérateur au développement de thérapies géniques. Les start-up françaises WhiteLab Genomics et Adlin Science se sont associées à l’institut de la Vision pour mettre la technologie au service de traitements visant des maladies dégénératives ou génétiques des yeux. Leur objectif ici n'est pas de mettre au point ces gènes thérapeutiques, mais d'identifier plus efficacement les meilleures cellules cibles et les meilleurs vecteurs viraux pour porter le traitement.
Car les thérapies géniques, dont le but est de traiter les maladies en agissant directement sur le gène causal, sont jugées prometteuses pour traiter des pathologies rétiniennes d’origine génétique ou dégénérative. La majorité des cellules visées par ces thérapies se situent au niveau des photorécepteurs, les cellules de la rétine spécialisées dans la réception de la lumière. «Un des verrous dans le cadre de ces traitements et d’amener le produit, c’est-à-dire le matériel génique, jusqu’à la cellule responsable du gène», relate Deniz Dalkara, directrice de recherche à l’institut de la Vision. C’est sur cette étape que travaillent les équipes du programme de recherche, baptisé Gear.
L’objectif : augmenter la portée du traitement pour l'étendre à l’ensemble de la rétine. «WhiteLabGenomics apporte les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour trouver les vecteurs viraux les plus pertinents et faciles à produire, et l’institut de la Vision apporte l’expertise sur la production de ces vecteurs viraux et la méthodologie de conception», résume Deniz Dalkara.
L'IA pour accélérer la recherche
Les algorithmes d’IA sont utilisés pour prédire et tester l'efficacité de vecteurs viraux (AAV). Ils accélèrent l’identification des cibles, comme des récepteurs cellulaires, et optimise la conception de vecteurs sur-mesure. La cofondatrice de WhiteLab Genomics Lucia Cinque évoque «un cas d’usage parfait de l’IA» car il faut analyser et combiner un très grand nombre de données – dont de nombreuses informations sur la structure de l’œil et les photorécepteurs – pour «trouver les portes d’entrées spécifiques des cellules ciblées».
Puis, une fois ces portes d’entrées trouvées, un très grand nombre de vecteurs pouvant les atteindre sont analysés par les algorithmes afin d’identifier ceux ciblant précisément les photorécepteurs. Un autre avantage des algorithmes : s’assurer que les candidats vecteurs proposés puissent être produits facilement.
La plateforme Adlin complète les développements de WhiteLab Genomics en offrant une interface de visualisation des données. «Chez WhiteLab Genomics nous avons surtout des mathématiciens qui développent des modèles d’IA pour les appliquer aux molécules biologiques, dont la structure du vecteur, détaille Lucia Cinque. Adlin apporte la plateforme d’agrégation et de structuration des données ce qui permet d’aller plus vite pour visualiser et analyser les résultats.»
4 millions d'euros sur trois ans
Pour faire tourner ses algorithmes, WhiteLab Genomics étant une start-up, les grands fournisseurs de cloud lui proposent des forfaits particuliers pour accéder à la puissance de calcul nécessaire à un tarif préférentiel. La start-up affirme qu’environ 200000 euros – sur les 4 millions alloués au projet – sont dédiés au paiement de cette infrastructure de calcul.
En l’espace de six mois, sur les trois ans que durent le projet Gear, les partenaires ont terminé une première phase : quatre cibles cellulaires ont été identifiées et analysées expérimentalement par l’institut de la Vision, qui en a retenu une. «Avant la fin de l’année l’objectif est de parvenir à une liste de 5000 à 10000 vecteurs viraux à haut potentiel, contre près de 10 milliards lorsque l’IA n’est pas utilisée, détaille Lucia Cinque. Ils seront testés par des modèles propriétaires de l’institut de la Vision, via la plateforme Adlin, et sur petits animaux pour les plus prometteurs.» Une façon d’accélérer la recherche et de réduire ses coûts.
