New York, le samedi 28 janvier 2023 – Des chercheurs américains ont mis au point un algorithme d’intelligence artificielle qui permettrait de détecter les aneuploïdies.
L’intelligence artificielle (IA) constitue pour le moment pour le commun des mortels plus un objet d’amusement, de fascination ou d’inquiétude qu’un véritable outil de la vie quotidienne. Les choses pourraient bien changer rapidement dans les années à venir et l’intelligence artificielle joue déjà un rôle, certes balbutiant, dans certains secteurs médicaux. L’algorithme d’intelligence artificielle mis au point par des chercheurs du Weill Cornell Medecine de New York pour les aider dans la sélection des embryons les plus viables avant implantation dans le cadre d’une fécondation in vitro (FIV) en est un nouvel exemple.
Le « machine learning » au service de la médecine
Comme l’explique les auteurs de cette étude portant sur cette intelligence artificielle, publiée dans « The Lancet Digital Health » dans l’édition de janvier, les techniques actuelles de sélection des embryons avant implantation ne sont pas exemptes de défauts. La première méthode, consistant en une analyse morphologique et/ou morpho cinétique des embryons, est « tributaire de la variabilité intra et inter-observateur » (en clair, elle dépend de la subjectivité de l’observateur). Le diagnostic préimplantatoire des aneuploïdies (DPI-A) constitue l’autre méthode, bien plus efficace, mais présente un caractère invasif, du fait de prélèvement de cellules de l’embryon par biopsie, et est couteuse. Sans oublier qu’en France, cette procédure n'est toujours pas autorisée, pour des raisons éthiques très discutables.
Les chercheurs américains ont donc décidé de s’orienter vers une troisième voie, celle de l’utilisation de l’intelligence artificielle. Grâce à la technologie dite du « machine learning » (la capacité de la machine à apprendre par l’expérience), les scientifiques ont souhaité apprendre à l’algorithme, appelé Stork-A, à reconnaitre les « bons » et les « mauvais » embryons. Ils lui ont ainsi soumis les images de plus de 10 000 embryons dont le statut de ploïdie était connu grâce au DPI-A afin de l’entrainer à reconnaitre les embryons aneuploïdes.
Grâce à cet entrainement et à d’autres données tels que l’âge de la mère, l’algorithme a été en mesure de distinguer les embryons aneuploïdes des euploïdies dans 69,3 % des cas (en comparaison avec les résultats obtenus par DPI-A). La précision montait même à 77,6 % pour distinguer l’aneuploïdie complexe par rapport à l’euploïdie.
Une aide plutôt qu’un remplaçant au DPI-A
« C’est un autre excellent exemple de la façon dont l’IA peut potentiellement transformer la médecine, l’algorithme transforme des dizaines de milliers d’images d’embryons en modèles d’IA qui peuvent, à terme, être utilisés pour aider à améliorer l’efficacité de la FIV » résument les auteurs de l’étude. Pour l’instant, l’algorithme n’a pas vocation à remplacer le DPI-A, qui reste la méthode la plus efficace pour repérer les embryons aneuploïdes, mais au contraire de l’utiliser comme complément pour déterminer à quel moment un DPI-A est pertinent.
Les chercheurs new-yorkais travaillent actuellement à améliorer l’efficacité et la précision de l’algorithme, en l’entrainant désormais avec des vidéos du développement embryonnaire. « Nous pouvons ainsi exploiter les informations temporelles et spatiales sur le développement de l'embryon, et nous espérons que cela permettra de détecter les tendances du développement qui distinguent l'aneuploïdie de l'euploïdie avec une précision encore plus grande », précisent les auteurs de l’article.
Nicolas Barbet
