Francesca Buffa, de la physique théorique à la recherche sur le cancer. Avec l’intelligence artificielle

Dans le travail numérique »Rêves de la Renaissance» (créé pour le Meet à Milan), l’artiste turc Refik Anadol a alimenté des milliers d’images open source d’œuvres d’art et d’architecture de la Renaissance italienne, et des textes littéraires de 1300 à une intelligence artificielle et aux années 1600 : un immense ensemble de données traitées et revisité en temps réel par des algorithmes qui créent, de manière fluide et continue, de nouvelles figures, couleurs et sons originaux. « Lorsque vous vous plongez dans cette œuvre dynamique, vous « voyez » l’algorithme peindre avec des coups de pinceau de pixels : au début, tout semble très confus, mais à la fin, cela vous donne une forme que vous pouvez reconnaître. Dans mon travail, il se passe quelque chose de très similaire : on part d’une masse d’informations incompréhensibles pour arriver, petit à petit, à des réponses claires. » Parler, c’est Francesca Buffa, physicienne théoricienne experte en intelligence artificielle (IA) et avec derrière elle une carrière complète à l’Université d’Oxford. Grâce au financement européen de l’ERC, elle est retournée en Italie en 2018 pour accepter une offre de l’Université Bocconi, où elle et d’autres collègues ont créé un nouveau département spécialisé dans l’IA. Désormais, ses recherches se poursuivent (également) à l’Ifom – Fondation Institut d’Oncologie Moléculaire, dans son Laboratoire expérimental d’Intelligence Artificielle et de Biologie des Systèmes. Pour faire simple, Buffa souhaite utiliser l’IA pour mieux comprendre le comportement des tumeurs. Nous l’avons interviewée à l’occasion de la Journée internationale des filles et des femmes de science, célébrée le 11 février.

Professeur Buffa, comment êtes-vous passé de la physique théorique à la biologie ?

« Dans les années 2000, alors que je faisais mon doctorat, le premier séquençage du génome humain a été publié. Pour traiter les données, il fallait à la fois des ressources technologiques et des personnes sachant les utiliser. J’étais déjà très intéressé par la biologie et je me suis dit : « c’est mon moment ». Je me suis lancé dans ce nouveau domaine pour comprendre comment les technologies pouvaient nous apporter des informations, et lesquelles. Avec la perspective qu’à l’avenir, ils pourraient faire une différence pour certaines maladies. »

Une de vos premières recherches ?

« Nous avons commencé à étudier ce qui arrive aux cellules tumorales lorsqu’il y a peu d’oxygène, une condition qui peut survenir fréquemment car les tumeurs se développent très rapidement, dépassant la capacité des vaisseaux sanguins des tissus environnants, et forment leurs propres vaisseaux sanguins qui sont souvent anormaux. en cas d’écoulement altéré, mais aussi par exemple lors de l’administration de médicaments anti-angiogéniques, qui réduisent la formation de nouveaux vaisseaux sanguins pour nourrir le cancer. En effet, il existe des cas dans lesquels les tumeurs, en l’absence d’oxygène, réagissent en activant des mécanismes de survie qui les rendent plus agressives et également résistantes aux traitements. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, nous avons analysé de nombreuses données de laboratoire pour arriver à ce que nous appelons une « signature » : un signal qui nous indique quelles tumeurs activent une réponse à l’hypoxie. Aujourd’hui, cette signature que nous avons identifiée est largement utilisée en recherche clinique. »

Quelles sont les implications possibles de ce type de recherche dans la pratique clinique ?

« Il y en a essentiellement deux : l’une consiste à stratifier les populations de patients, par exemple pour déterminer qui doit ou non administrer un certain traitement : en un mot, personnaliser les traitements. Mais cela nécessite de très vastes études cliniques sur des milliers de patients et, en général, l’intérêt et le financement de l’industrie sont nécessaires. Le deuxième résultat est le développement de nouveaux médicaments basés sur la découverte de nouveaux points faibles du cancer. »

Bref, l’IA est essentielle pour la recherche en oncologie…

« Aujourd’hui, les sciences omiques (génomique, métabolomique, protéomique, etc., ndlr) et l’imagerie produisent une quantité anormale de données et si on veut les utiliser pour s’extirper de la complexité, il faut ces outils. Ce qui, dans certains cas, n’est même pas suffisant. Nous avons une double tension : celle qui vient des données et celle qui vient du développement technologique. Le futur proche verra l’émergence de l’intégromique.

Des choses?

« Les sciences omiques et l’imagerie nous fournissent différents types d’informations sur un même processus biologique. Nous souhaitons les regrouper dans les mêmes modèles : au lieu d’avoir de nombreux classificateurs, nous recherchons un « classificateur holistique » qui prend en compte toutes les facettes de la biologie. Nous essayons donc de développer des outils capables d’absorber cette gigantesque complexité pour produire une réponse simple. C’est ce que nous voulons en médecine. »

Le 11 février est la journée des femmes et des filles de science, comment évaluez-vous la situation actuelle dans votre domaine ?

« Peut-être avons-nous vaincu le préjugé selon lequel les femmes ne seraient pas adaptées aux sciences, même les plus difficiles. Je vois beaucoup plus de femmes dans mon secteur aujourd’hui qu’à mes débuts. Parmi les jeunes chercheurs, je dirais que nous atteignons la parité et, à l’avenir, je pense que nous l’atteindrons également parmi les seniors. Et c’est également important pour le progrès scientifique, car les différents sexes ont une façon de penser légèrement différente. Aujourd’hui, les filles sont beaucoup plus incitées et stimulées à faire ce choix. Et il existe des centres qui se sont adaptés pour les accompagner. À l’Ifom, par exemple, il existe depuis 2007 un laboratoire, Lab G, où les femmes enceintes ou allaitantes peuvent continuer à mener des recherches biomédicales en toute sécurité. Normalement, en effet, ce type d’activité est exclu en raison du risque potentiel d’exposition à des agents chimiques, physiques et biologiques qui pourraient être dangereux pour l’enfant. C’est une manière très pratique d’aider concrètement les femmes dans leur carrière scientifique. »