Les soins de santé basés sur l’intelligence artificielle sont inéluctables et ont déjà commencé à montrer des résultats dans différents secteurs. L’intelligence artificielle simplifie la vie des patients, des médecins et du personnel d’hôpital en effectuant des tâches qui sont habituellement effectuées par l’homme, mais en moins de temps et à une fraction du coût. L’une des industries les plus dynamiques au monde, le secteur de l’IA était évalué à environ 600 millions de dollars en 2014 et devrait atteindre 150 milliards de dollars d’ici 2026.

 

Alors que médecine et technologies se croisent, la bio-informatique représente la science d’avenir. Cette discipline hybride réunit la biologie et le numérique. La bio-informatique est un segment de l’informatique qui bénéficie des avancées dans les domaines de l’intelligence artificielle, du machine learning et deep learning. La bio-informatique utilise l’informatique pour gérer des volumes importants de données biologiques.

 

Une discipline née du génome humain

Les ordinateurs sont utilisés non seulement pour stocker, mais aussi pour recueillir, analyser et intégrer des données biologiques et génétiques qui peuvent ensuite être utilisées pour des applications telles que la découverte et le développement de médicaments à base de gènes. La discipline est née des quantités massives d’informations accumulées par le Projet du Génome Humain, un projet qui a utilisé des technologies informatiques avancées pour aider à séquencer l’ensemble du génome humain, ce qui représente environ 3 milliards de paires de bases.

Grâce à la recherche sur le génome humain, les applications de la bio-informatique s’étendent à un certain nombre de domaines. Les applications comprennent par exemple la Recherche fondamentale : la bio-informatique est utilisée pour aider à la recherche dans des domaines tels que la génomique comparative et évolutive, la génomique fonctionnelle et l’analyse des associations à l’échelle du génome. La masse de données génomiques générées par les technologies de haute performance a rendu cette discipline vitale pour le stockage, la gestion et l’analyse des informations génomiques couramment utilisées dans la recherche biologique aujourd’hui.

 

Quelques domaines d’application

Biomédecine: L’application de la bio-informatique s’avère très utile dans ce domaine car le génome humain a contribué à découvrir les composants génétiques de nombreuses maladies. Les applications potentielles incluent la découverte de médicaments, la médecine personnalisée, la médecine préventive et la thérapie génique.

Microbiologie: Les applications potentielles ici impliquent l’étude des génomes de micro-organismes pour aider aux développements de la bio-technologie, au traitement des déchets, au changement climatique, à la résistance aux antibiotiques et plus encore.

Agriculture: En séquençant les génomes des animaux et des plantes, les connaissances génétiques s’étendent pour aider à produire des cultures plus fortes et améliorer la qualité du bétail.

Comme le métier de bio-informaticien avec la connaissance de l’intelligence artificielle est en pleine croissance, il existe de nombreux métiers que ceux qui ont les qualifications appropriées peuvent occuper. Par exemple :

Spécialiste de la bio-informatique : les professionnels travaillant à ce titre exercent des fonctions telles que la fourniture de services de bio-informatique et d’analyse de données, la formation sur les outils disponibles et l’assistance à la rédaction scientifique pour les chercheurs.

Chercheur en bio-informatique : ces scientifiques appliquent les technologies de l’information et l’informatique à l’étude de la biologie. Ils recherchent, étudient, analysent et traitent des informations génomiques et d’autres formes d’informations biologiques en utilisant la théorie de la bio-informatique.

Analyste en bio-informatique : Ces professionnels analysent, manipulent et interprètent de grands ensembles de données à utiliser dans la recherche.

Ingénieur en bio-informatique : les tâches des ingénieurs en bio-informatique comprennent la création et le développement de logiciels destinés à la recherche en bio-informatique. Ils peuvent travailler en conception expérimentale, aider à développer de nouveaux outils pour analyser et valider les données, et chercher des moyens d’étendre les capacités d’acquisition de données.

 

Mano Joseph Mathew est titulaire d’une maîtrise en bio-informatique de l’Université Manipal, en Inde (2008) et d’un baccalauréat en biotechnologie de l’Université Sardar Patel (2006). Il a terminé son doctorat (Microbiologie et maladies infectieuses) en 2013 à Aix-Marseille Université avec mention très honorable et financement de l’APHM & Organisation mondiale de la santé (OMS). Cela a été suivi d’une bourse post-doctorale de deux ans (2013-2015) au Centre d’immunologie de Marseille-Luminy (CIML), avec l’équipe du professeur Pierre Ferrier où il a étudié les mécanismes moléculaires impliqués dans le contrôle des événements de différenciation au cours du développement des lymphocytes, y compris l’expression des gènes des récepteurs d’antigènes et la recombinaison. Ici, il a déchiffré l’activité fonctionnelle des oncogènes homéodomaines TLX dans la leucémie lymphoblastique aiguë à cellules T (T-ALL) en utilisant des approches de biologie moléculaire et en particulier, des données de génomique à haut débit Chip-Seq, RNA-Seq et ExomeSeq.

Plus tard, il a effectué une deuxième bourse post-doctorale (2016-2018) au Centre de Recherche des Cordeliers (CRC) à Paris avec l’équipe du professeur Nicolas Venteclef, en utilisant des techniques d’analyse / d’intégration de données multi-omiques. Ses recherches ont tenté de mieux comprendre comment les altérations de la métaflammation de l’épigénome contrôlent, c’est-à-dire l’inflammation dans le contexte de maladies métaboliques telles que l’obésité, le diabète de type 2, la stéatose hépatique et l’athérosclérose.

Mano Joseph Mathew travaille actuellement sur la segmentation automatique des tumeurs cérébrales, en identifiant les régions tumorales dans l’imagerie par résonance magnétique (IRM) des patients dans les gliomes de haut grade (HGG) et les gliomes de bas grade (LGG) faisant partie du projet Médecin AI ai à l’aide de réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). Les étudiants qui travaillent actuellement sur le projet avec lui sont Benjamin Azoulay Maximilien Frat Leprince Mélanie Marques Sébastien Bernard Anil Devadas Kevin Nagels Louis Prud’homme Thomas Selva

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