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Grâce au ML, des chercheurs ont découvert qu’un fort taux de glycémie favorise les formes graves du Covid

L’École Polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) est à l’origine, dans le cadre du Blue Brain Project, d’une initiative qui vise à combattre le Covid-19. Pour ce faire, un outil d’intelligence artificielle a analysé près de 400 000 articles scientifiques afin de comprendre pourquoi certaines personnes contractent des formes graves de la maladie et d’autres non. Une problématique importante qui pourrait avoir trouvé une potentielle solution : un fort taux de sucre pourrait être un des facteurs engendrant les formes graves du coronavirus.

Le machine learning pour extraire et analyser une grande base de données de publications scientifiques

Des chercheurs de l’EPFL ont publié un article mettant en avant l’outil d’IA qu’ils ont conçu afin d’analyser des centaines de milliers d’articles scientifiques et d’extraire les contenus pertinents dans la lutte contre le Covid-19, qui est désormais à l’origine de plus de 4 millions de décès à travers le monde, dont 112 000 en France. Cette publication a été rédigée par une vingtaine de chercheurs dont Emmanuelle Logette et Hanry Markram, tous deux chercheurs à l’EPFL.

Les chercheurs ont développé des modèles de machine learning pour extraire près de 400 000 articles scientifiques librement accessibles dans la base de données CORD-19. En raison de la pandémie, cette collection de publications sur les coronavirus a été rendue accessible aux chercheurs. Ils ont pu ensuite, grâce à cela, constituer plusieurs graphiques synthétisant les informations extraites de ces documents dans le but de comprendre la ou les raisons qui font que la maladie peut-être plus grave chez une personne contrairement à une autre.

Les modèles ML mettent en avant le fort taux de glucose comme une des raisons de la gravité du Covid-19

À plusieurs reprises, des textes en rapport avec le taux de glucose et l’élévation de la glycémie ont été retrouvés. Ce sont les deux variables biologiques les plus fréquemment mentionnés selon les modèles de machine learning. Les chercheurs ont remarqué qu’à chaque étape de l’infection, il existe des preuves liant une glycémie élevée à chacune de ces étapes, à la progression de la maladie et à l’apparition de symptômes.

Selon Henry Markram, le même type de technique pourrait être utilisé pour s’attaquer à tant d’autres maladies, mais également pour accélérer le progrès scientifique ou contribuer à sauver la planète du changement climatique par exemple. Toutefois, le directeur du Blue Brain Project précise qu’une problématique pourrait nuire à ces applications du machine learning : celle du verrouillage des connaissances scientifiques par les éditeurs sur souscription payante…

À noter que le Blue Brain Project fait partie du vaste projet de recherche européen Human Brain Project, qui vise à simuler par ordinateur un cerveau humain complet dans le but de faire avancer la neurologie.


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Zacharie Tazrout

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