Vers une médecine de précision basée sur l’intelligence artificielle et l’intégration de données massives et hétérogènes

Les données biomédicales sont complexes et en croissance constante. Leurs traitement, intégration et modélisation constituent des défis importants. L’objectif de mon projet de recherche est de contribuer à la recherche méthodologique, translationnelle et applicative, notamment en lien avec les pays du Sud. Ce projet de recherche est structuré en trois axes : 1) Algorithmes de passage à l'échelle pour la modélisation des microbiomes, 2) Découvertes de biomarqueurs et développement de tests diagnostiques, 3) Démocratisation de l'Intelligence Artificielle (IA) et des dispositifs médicaux connexes. Le premier axe consiste à contribuer à l’ouverture des trois verrous suivants. Verrou 1 : La détermination et la gestion de catalogues métagenomique précis de constitution de génomes. Il s’agit d’un problème complexe à résoudre par sa complexité algorithmique, mais aussi computationnelle. Verrou 2 : La compréhension des relations entre les différents composants du microbiome et construction d’abstractions qui les représentent le mieux. Verrou 3 : Étude de la dynamique et équilibre de ces relations en explorant l’approche par simulation multiagent. Le deuxième axe met le focus sur le développement d’approches méthodologiques interprétables pour identifier des signatures prédictives du microbiome. Mais aussi des aspects plus terre-à-terre visant à déterminer des protocoles permettant de passer des signatures à des modelés concrets utilisables en clinique. Le troisième axe du projet se situe au cœur des applications d’IA qui intègrent des données issues de capteurs médicaux connexes avec des données cliniques ou environnementales. En collaboration avec des collègues cliniciens. Dans l’ensemble, à travers collaborations existantes et futures, je souhaite proposer des solutions à des problèmes qui sont en lien avec la demande sociétale dans la recherche-action au Sud.