Des informaticiens ont développé une méthode pour identifier les biomarqueurs de maladies avec une grande précision –

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  • Les chercheurs développent un réseau d’apprentissage en profondeur capable de détecter des biomarqueurs de maladies avec un degré de précision beaucoup plus élevé.

    Des experts de la Cheriton School of Computer Science de l’Université de Waterloo ont créé un réseau neuronal profond qui permet de détecter à 98 % les caractéristiques peptidiques d’un ensemble de données. Cela signifie que les scientifiques et les médecins ont plus de chances de découvrir des maladies possibles grâce à l’analyse d’échantillons de tissus.

    Il existe plusieurs techniques existantes pour détecter les maladies en analysant la structure protéique d’échantillons biologiques. Les programmes informatiques jouent de plus en plus un rôle dans ce processus en examinant la grande quantité de données produites dans de tels tests pour identifier des marqueurs spécifiques de la maladie.

    “Mais les programmes existants sont souvent inexacts ou peuvent être limités par une erreur humaine dans leurs fonctions sous-jacentes”, a déclaré Fatema Tuz Zohora, doctorante à la Cheriton School of Computer Science.

    “Ce que nous avons fait dans nos recherches est de créer un réseau de neurones profonds qui permet de détecter à 98% les caractéristiques peptidiques dans un ensemble de données. Nous travaillons pour rendre la détection des maladies plus précise afin de fournir aux professionnels de la santé les meilleurs outils.”

    Les peptides sont les chaînes d’acides aminés qui composent les protéines dans les tissus humains. Ce sont ces petites chaînes qui présentent souvent les marqueurs spécifiques de la maladie. Avoir de meilleurs tests signifie qu’il sera possible de détecter les maladies plus tôt et avec une plus grande précision.

    L’équipe de Zohora appelle son nouveau réseau d’apprentissage en profondeur PointIso. C’est une forme d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle qui a été formée sur une énorme base de données de séquences existantes à partir d’échantillons biologiques.

    “Les autres méthodes de détection de biomarqueurs de maladies ont généralement de nombreux paramètres qui doivent être définis manuellement par des experts de terrain”, a déclaré Zohora. “Mais notre réseau de neurones profonds apprend les paramètres lui-même, ce qui est plus précis, et automatise l’approche de découverte de biomarqueurs de la maladie.”

    Le nouveau programme est également unique en ce qu’il n’est pas formé pour rechercher uniquement un type de maladie, mais pour identifier les biomarqueurs associés à une gamme de maladies, notamment les maladies cardiaques, le cancer et même le COVID-19.

    “Cela s’applique à tout type de découverte de biomarqueurs de maladies”, a déclaré Zohora. « Et parce qu’il s’agit essentiellement d’un modèle de reconnaissance de formes, il peut être utilisé pour détecter de petits objets dans une grande quantité de données. Il y a tellement d’applications pour la médecine et la science ; c’est passionnant de voir les possibilités s’ouvrir grâce à cette recherche et comment cela peut aider les gens.”

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université de Waterloo. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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    Houssen Moshinaly

    Rédacteur web depuis 2009 et webmestre depuis 2011.

    Je m'intéresse à tous les sujets comme la politique, la culture, la géopolitique, l'économie ou la technologie. Toute information permettant d'éclairer mon esprit et donc, le vôtre, dans un monde obscur et à la dérive.

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