Radiobiologie : l’intelligence artificielle en cas d’urgence
Le projet Increased s’appuie sur deux techniques pour visualiser les aberrations chromosomiques dans une cellule du sang. La coloration Giemsa (monochromatique) montre les chromosomes en anneaux (2) et des dicentriques (3, deux centromères). La coloration Fish, en couleurs, permet de voir des translocations
Automatiser la détection des chromosomes avec des aberrations pour accélérer le tri et la prise en charge de personnes potentiellement irradiées en cas d’accident radiologique, tel est l’objectif du projet Increased*. Il est mené par le Laboratoire de radiobiologie des expositions accidentelles (LRACC) à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine). Aujourd’hui, cette analyse est assurée par des experts. Elle est longue, car il faut douze heures pour réaliser un diagnostic. Elle repose sur l’examen microscopique d’échantillons de sang de sujets irradiés. Les biologistes comptabilisent, cellule par cellule, le nombre de malformations chromosomiques. « Notre objectif est de l’automatiser grâce à l’intelligence artificielle [IA] », indique le radiobiologiste Gaëtan Gruel.
Apprentissage profond
Le projet exploitera la technique dite « d’apprentissage profond » (Deep Learning), « pour la reconnaissance automatique d’objets sur des photos », précise le spécialiste. Le programme sera entraîné sur une base de données d’images annotées depuis dix ans par les experts. Partenaire, l’Inria* apportera son expertise sur les aspects algorithmiques.
À la fin du projet, prévue en 2023, la technologie développée augmentera la réactivité et les capacités d’analyses de l’IRSN en situation d’urgence, tout en améliorant la fiabilité des résultats. L’Institut pourrait diffuser son usage dans d’autres contextes : « Le développement de nouvelles molécules pharmaceutiques nécessite des analyses toxicologiques, comme la détection d’anomalies chromosomiques, illustre Gaëtan Gruel. Ce type d’analyses est coûteux. Avec l’IA, nous pourrions lever ce verrou.
* Coopération avec l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria) et l’Institut de recherche biomédicale des armées (Irba), soutenue par l’ANR-Astrid