Menée conjointement par INSERM et CTU, cette recherche explore l'apprentissage en profondeur pour la métagénomique.
L'Essentiel : Menée conjointement par INSERM et CTU, cette recherche explore l'apprentissage en profondeur pour la métagénomique.
Nguyen Thanh Hai, chercheur·e au sein de ICAN; UMMISCO (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale).
Thèse soutenue en 2018.
Cette recherche est le fruit d'une cotutelle internationale entre plusieurs institutions partenaires.
L'apprentissage en profondeur, ou deep learning, est en train de transformer le paysage de la métagénomique, une discipline qui étudie les communautés microbiennes à partir de l'ADN environnemental. Cette évolution technologique est particulièrement pertinente dans le contexte actuel, où la compréhension des interactions entre les microbes et la santé humaine devient de plus en plus cruciale. Les travaux de Nguyen Thanh Hai, réalisés dans le cadre d'une cotutelle franco-africaine, mettent en lumière comment ces technologies peuvent améliorer le diagnostic et le pronostic des maladies humaines. En effet, les données métagénomiques issues du microbiome humain représentent une nouvelle source d'informations cruciales, pouvant potentiellement révolutionner notre approche des maladies chroniques et infectieuses. Cependant, la complexité de ces données, caractérisée par une grande dimensionnalité, pose des défis significatifs. Comment alors tirer parti de ces données pour en extraire des informations pertinentes ?
La thèse propose une approche novatrice en utilisant des cartes auto-organisatrices (Self-Organising Maps) pour la sélection de caractéristiques, permettant ainsi une fusion efficace des données biomédicales hétérogènes. Cette méthode est d'une importance capitale dans le contexte de la métagénomique, où les données proviennent de sources variées et doivent être intégrées de manière cohérente. Ce cadre de sélection de caractéristiques a été testé sur un ensemble de données appelé MicrObese, qui combine des informations sur les gènes des tissus adipeux et la flore intestinale. Les résultats montrent une précision de classification raisonnable, comparable aux meilleures méthodes existantes. Cela soulève une question cruciale : comment ces avancées peuvent-elles être intégrées dans les pratiques cliniques quotidiennes ? Il est essentiel de réfléchir à la manière dont ces outils peuvent être adoptés par les professionnels de santé, notamment dans des pays comme le Bénin, où les ressources sont souvent limitées.
En parallèle, la recherche explore l'utilisation d'images synthétiques pour représenter les données métagénomiques, permettant leur traitement par des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Cette approche ouvre la voie à des méthodes de prédiction de maladies basées sur des représentations visuelles des données. Les résultats expérimentaux indiquent que ces méthodologies dépassent souvent les performances des benchmarks actuels en métagénomique. Cela soulève des interrogations sur l'avenir de l'analyse des données biomédicales : sommes-nous prêts à adopter ces nouvelles technologies dans nos systèmes de santé ? Dans le contexte ouest-africain, il est crucial de considérer les infrastructures existantes et la formation des professionnels de santé pour garantir une mise en œuvre efficace.
Les implications de ces recherches sont vastes. Elles pourraient non seulement améliorer les diagnostics, mais aussi transformer notre compréhension des interactions entre le microbiome et la santé humaine. Par exemple, une meilleure connaissance des liens entre le microbiome intestinal et des maladies comme le diabète ou l'obésité pourrait conduire à des stratégies de prévention plus ciblées. Les décideurs doivent réfléchir à la manière dont ils peuvent soutenir l'intégration de ces technologies dans les systèmes de santé, en favorisant la collaboration entre chercheurs, cliniciens et entreprises technologiques. Cela pourrait impliquer la création de partenariats public-privé, des financements pour la recherche appliquée, et des programmes de formation pour les praticiens.
L'enjeu est de taille : il s'agit de passer d'une recherche prometteuse à des applications concrètes qui bénéficieront à la population. Les défis sont nombreux, notamment en ce qui concerne l'accessibilité des technologies et la sensibilisation des professionnels de santé. En somme, l'apprentissage en profondeur pour la métagénomique pourrait bien être une clé pour déverrouiller de nouvelles avenues dans la médecine personnalisée. En intégrant ces nouvelles approches, nous pourrions non seulement améliorer les soins de santé, mais aussi contribuer à une meilleure santé publique dans des régions où les maladies infectieuses et chroniques continuent de poser des défis majeurs. Il est impératif que les acteurs de la santé publique, les chercheurs et les décideurs travaillent ensemble pour faire de cette vision une réalité.
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Sources et accès
Nguyen Thanh Hai. Some contributions to deep learning for metagenomics. Computer Science [cs]. UMMISCO, IRD; Integromics, Institute of Cardiometabolism and Nutrition, 2018. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01958389⟩