Karine Samama (Microsoft France): “D’ici 2025, la recherche aura séquencé 100 millions de génomes humains, soit 20 milliards de gigabytes de données”

L’épidémie de Covid-19 a souligné le rôle primordial des laboratoires pour répondre aux grands enjeux de santé. Comment la technologie et l’innovation impactent la recherche aujourd’hui ?

Karine Samama : Il y a une convergence très forte entre la technologie et la recherche. Les thérapies nouvelle génération comme les thérapies géniques ou les thérapies cellulaires ont été permises grâce à l’arrivée de la technologie.

Le séquençage du génome a été fortement accéléré grâce au cloud computing. Le Next Generation Sequencing (séquençage moléculaire à haut débit) met à la disposition des chercheurs des données inédites pour comprendre les gènes responsables d’une maladie. Cela permet de mieux comprendre certaines maladies et leur mécanisme de réparation. Idem sur le système immunitaire : cette technologie permet de cartographier des antigènes et comprendre à quelle maladie un système immunitaire a été exposé (lire encadré 1). Cela ouvre tout un pan de la recherche vers la thérapie génique et la thérapie cellulaire ! On pense que d’ici 2025, on aura séquencé à peu près 100 millions de génomes humains, ce qui correspond à 20 milliards de gigabytes de données !

Microsoft travaille également sur la biologie computationnelle. En quoi consiste cette nouvelle discipline ?

A la croisée de la biologie, des sciences informatiques et de l’information, des mathématiques, de la chimie et de la physique, la biologie computationnelle se positionne aujourd’hui comme une discipline essentielle pour l’interprétation des données biologiques. De même pour le développement d’outils d’analyse et de prédiction in silico allant des séquences aux structures tri-dimensionnelles. La biologie computationnelle permet notamment de modéliser une cellule. L’idée est d’en comprendre le fonctionnement, son programme en quelque sorte, pour la reprogrammer si besoin, comme on programme un ordinateur. On peut imaginer programmer des cellules pour attaquer une cellule cancéreuse ou reprogrammer un lymphocyte T pour obtenir une réponse immunitaire plus forte. De nombreux chercheurs travaillent actuellement sur ce sujet.

Le séquençage et la biologie computationnelle contribuent au développement de la médecine de précision et de traitements spécifiques à un type de tumeur ou un type de patient. Or, pour fonctionner, le séquençage et la biologie computationnelle nécessitent des algorithmes et une importante puissance de calcul.

Avec quels acteurs ou partenaires travaillez-vous sur ces deux sujets ?

K. S. : Sur la partie séquençage, nous avons notre propre plateforme, MS genomics. Cette plateforme permet aux chercheurs d’intégrer d’énormes bases de données pour identifier les variations et les mutations des gènes. Microsoft soutient non seulement les normes ouvertes et les projets open source, mais contribue aussi activement aux efforts menés par la communauté en facilitant l’utilisation de ces outils et de ces logiciels sur Azure. Dans ce but, Microsoft Genomics a publié plusieurs projets open source sur GitHub, notamment Cromwell sur Azure, Genomics Notebooks et la prise en charge de Bioconductor pour Azure. Nous publions aussi une liste croissante de jeux de données génomiques publics sur la plateforme Azure Open DataSet. Nous avons également des partenaires, comme Sophia Genetics.

Sur la partie biologie computationnelle, notre institut de recherche MS Research a monté la plateforme station B, qui réunit industriels et start-up. Par exemple, la biotech Oxford Biomedica travaille en collaboration avec Novartis et station B pour identifier comment, avec la biologie computationnelle, baisser le coût de production de vecteurs viraux dans le traitement de la leucémie.

On parle beaucoup des promesses du jumeau numérique. Où en êtes-vous aujourd’hui ?

K. S. : Trouver la bonne molécule et la tester est l’un des enjeux de la recherche. La technologie cherche aujourd’hui à créer un jumeau numérique du patient, d’un organe voire d’une molécule. Au lieu de tester in vivo, avec toute la complexité que cela suppose, le jumeau numérique permet de tester in silico une molécule et d’analyser la réponse immunitaire du patient. Nous avons créé un écosystème de partenaires qui se développe très fortement, avec des acteurs comme Synapse et MAbSilico, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle pour accélérer la mise au point d’anticorps thérapeutiques.

Mais une fois la bonne molécule trouvée, il faut encore plusieurs années pour la mettre sur le marché. L’intelligence artificielle peut aider à accélérer le développement clinique, en identifiant les patients pertinents pour intégrer une cohorte et aller les trouver dans les bons hôpitaux, partout dans le monde. Cela permettrait aussi d’aider la recherche sur les maladies orphelines et les maladies rares, aux cohortes réduites.

Cela suppose une évolution de la réglementation…

Les choses évoluent. Avec le Covid-19, il a fallu réinventer la façon de mener ces essais cliniques, notamment parce que les laboratoires et les médecins ne pouvaient pas visiter le panel des patients dans les cohortes et qu’il a fallu les monitorer à distance. Aujourd’hui, la question de l’utilisation du numérique dans les essais cliniques se pose. La Food and Drug Administration (FDA) est en train d’accepter l’arrivée de données de patients en vie réelle et de nouveaux modes d’essais cliniques, qui utilisent l’intelligence artificielle et la donnée pour démontrer l’efficacité d’une molécule (lire encadré 2).

Depuis 2019, les équipes de Microsoft collaborent avec Veradigm, filiale d’Allscripts, spécialiste américain des logiciels pour les praticiens. L’objectif est de concevoir des outils et processus plus performants pour les essais cliniques, afin notamment d’accélérer le recrutement des patients et la conduite des essais, tout en améliorant l’expérience des chercheurs et des participants

La data est un levier essentiel de la santé. Sur quel type de données peuvent aujourd’hui s’appuyer la médecine et la recherche ?

K. S. : Sur tout type de données : données génétiques, données longitudinales des patients, données liées à la prescription… En l’espace de 10 ans, la mise à disposition de la donnée anonymisée a complètement changé la manière dont on envisageait le parcours patient et la manière de traiter ce patient. Avant on disposait de peu de données. Les essais cliniques étaient menés sur des cohortes de quelques milliers de patients… Ce n’est rien au regard d’une population mondiale de 7 milliards d’individus ! Aujourd’hui, les chercheurs disposent d’une cohorte bien plus grande. Tout l’enjeu consiste à croiser ces données très différentes et complexes, pour comprendre le mécanisme d’une maladie et développer le traitement approprié. Cela suppose une énorme puissance de calcul derrière pour croiser les bases de données.

La recherche est aussi un monde où il est nécessaire que l’information circule et se partage. Est-ce en ce sens que Microsoft a conçu la plateforme MS Genomics ?

L’idée de cette plateforme est de donner des outils aux chercheurs pour identifier les variants de certains gènes et pour partager leur recherche. La recherche médicale est collaborative. Microsoft participe depuis 2021 à la plateforme Terra, un cloud pour la recherche biomédicale initialement développé  par Verily (la filiale d’Alphabet axée sur les technologies de la santé, NDLR) et le Broad Institute du MIT et Harvard. Cette solution open-source permet aux chercheurs en biomédecine d’accéder à des données anonymisées, de collaborer et d’y effectuer des analyses.

Chaque mois, ce sont ainsi des milliers de chercheurs qui y analysent les informations remontées par des millions de participants à des projets de recherche dans le monde entier. Microsoft fournit notamment à la plateforme Terra des ressources en matière de cloud, de données et d’intelligence artificielle. Accéder à ces données permet d’avancer plus rapidement. La pandémie nous a montré que la collaboration est cruciale pour faire face, à tous les niveaux. On ne peut plus se permettre de rester dans son laboratoire tout seul. Ce travail collaboratif au niveau mondial constitue en outre une formidable bibliothèque de connaissances pour les générations futures.

Cette année, Microsoft a fait l’acquisition de Nuance, spécialisée dans la reconnaissance vocale dans le domaine médical. Microsoft a également un programme d’intelligence artificielle dédiée à la santé, AI for Health. L’avenir de la recherche et de la médecine est-il dans l’intelligence artificielle ?

Le numérique et l’IA vont permettre l’avènement d’une médecine de précision, plus adaptée, plus efficace, avec moins d’effets secondaires… On s’oriente vers une médecine centrée sur le patient, personnalisée voire prédictive. Par exemple, InnerEye est un programme de deep learning qui permet de séquencer très rapidement des images en 3D et d’aider le radiologue à détourer la tumeur cancéreuse. La technologie développée permet déjà aux praticiens d’être jusqu’à 13 fois plus efficaces dans la préparation des radiothérapies. En 2020, le kit de développement d’InnerEye a été publié en open source, pour permettre aux chercheurs du monde entier de construire et affiner leurs propres modèles. Cette imagerie digitale intelligente est clé pour accélérer un diagnostic, identifier une signature tumorale et même prédire l’évolution d’une tumeur. L’IA permet aussi de disposer d’outils qui facilitent la vie des médecins comme le speech to text, la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou la reconnaissance d’image. Avec l’idée d’avoir une technologie la plus discrète possible, qui s’intègre dans les usages des médecins.

Microsoft noue de multiples partenariats, tant avec de grands acteurs historiques comme Axa ou Novartis, qu’avec  des start-up. Sur quels critères choisissez-vous vos partenaires ?

Pour recruter un partenaire, on se demande toujours la valeur qu’il apporte au médecin ou au patient. Est-ce que ça les aide à mieux travailler ou à être mieux soigné ? Aujourd’hui, nous travaillons avec tous les laboratoires au niveau mondial, de nombreuses deep tech et les CRO (clinical research organizations), qui rassemblent les essais cliniques pour les laboratoires. Nous voulons capter l’ensemble de l’écosystème de santé pour les aider à mieux travailler grâce à nos technologies.

Quels sont les projets à venir de Microsoft en santé ?

L’IA et le monitoring à distance ouvre des perspectives intéressantes pour réduire l’errance de diagnostic ou permettre à des patients jusqu’ici exclus par l’éloignement, d’intégrer des essais cliniques dans leur parcours de soins. Aujourd’hui, la plupart des patients recrutés vivent près des centres de hospitaliers investigateurs. Les essais cliniques de nouvelles générations, qui incluent l’IA et le monitoring à distance des patients recrutés dans un essai clinique, vont permettre d’étendre le champ de recrutement des patients et ainsi inclure des populations qui en étaient exclues.

Nous avons également lancé Premonition, un programme de prédiction des futures pandémies en analysant les signaux à bas bruit. Enfin, nous allons poursuivre nos travaux en biologie computationnelle, à laquelle nous croyons beaucoup, et en informatique quantique, aux incroyables débouchés potentiels. Mais ce sont là des sujets de long terme.

Nous travaillons aussi beaucoup au développement de la réalité mixte avec Hololens. Cette technologie permet d’avoir accès aux informations du patient ou à des médecins experts à l’autre bout de la planète, tout en étant en salle d’opération. C’est un nouveau type de prise en charge du patient où l’expertise peut être à différents endroits, dans différents hôpitaux, pour poser un diagnostic. C’est une pratique qui va clairement évoluer demain grâce à l’IA et au numérique.