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Un médicament contre le cancer du foie développé en 30 jours grâce à l’IA
Des chercheurs de l’Université de Toronto et de la société de biotechnologie Insilico Medicine ont réussi à développer un médicament potentiel pour traiter le cancer du foie primaire en seulement 30 jours, 
grâce à l’utilisation de la base de données de structure de protéines AlphaFold de DeepMind.
Cette méthode révolutionnaire a permis de réduire considérablement le temps nécessaire pour concevoir et synthétiser un médicament, 
qui aurait pris plus d’un an avec les méthodes traditionnelles.
Pour rendre le processus de conception du médicament encore plus automatisé, les chercheurs ont utilisé les moteurs biocomputationnels, PandaOmics et Chemistry42, pour passer de la découverte à la conception et à la synthèse du médicament.
Fort de cette réussite, Insilico Medicine se concentre désormais sur l’automatisation du processus de découverte et de développement de médicaments. 
Cette méthode novatrice montre que l’intelligence artificielle peut aider à trouver des traitements médicaux plus rapidement et plus efficacement qu’auparavant. Les chercheurs prévoient d’ailleurs de continuer à utiliser l’IA pour aider à découvrir de nouveaux médicaments à l’avenir.
Voilà encore un bel exemple d’application où l’intelligence artificielle permet d’accélérer la recherche scientifique et ses applications. Toutes ces applications sont une grande source d’inspiration pour nous chez Opscidia
#recherche #biotechnologie #intelligenceartificielle #medicine #chemistry
Des scientifiques ont développé un dispositif médical capable de décoder les pensées grâce à l’imagerie cérébrale et ChatGPT ! 
Non, ce n’est pas une fake news… 
Grâce à l’IA, de nouvelles applications innovantes voient le jour et celle-ci est particulièrement disruptive. 
Imaginez être capable de communiquer vos pensées sans avoir besoin de parler. 
C’est exactement ce qu’un groupe de scientifiques a réussi à réaliser avec un nouveau dispositif révolutionnaire. Cette technologie a le potentiel de transformer la vie de ceux qui ont perdu la capacité de parler. 
Cependant, cela soulève également des questions importantes sur la vie privée et la réglementation.
Comment ça marche ?
Le dispositif médical utilise une combinaison d’imagerie cérébrale et d’intelligence artificielle pour décoder les pensées d’une personne et les traduire en mots. Le dispositif nécessite un entraînement cérébral intensif à l’aide d’une machine IRM, ce qui aide le système à reconnaître et à interpréter les pensées de la personne.
Une fois que le dispositif a été entraîné, 
la personne peut communiquer ses pensées via un ordinateur, sans avoir besoin de parler. Le système fonctionne au niveau des idées et de la sémantique, plutôt que de simplement contrôler la parole.
Quelles sont les limites et les risques ?
Les principales préoccupations liées à ce dispositif sont relatives à la vie privée. 
Il existe un risque que des pensées privées puissent être enregistrées et potentiellement partagées sans consentement.
De plus, étant donné que le dispositif nécessite un entraînement cérébral intensif à l’aide d’une machine IRM, il existe un risque de préjudice ou d’inconfort potentiel pour le patient pendant le processus d’entraînement.
Les chercheurs ont appelé à la mise en place de réglementations pour protéger la vie privée et assurer une utilisation sûre et éthique de cette technologie.
Source scientifique : https://lnkd.in/eXSpQ86n
💥Des systèmes d’IA capables de réaliser jusqu’à 10 000 expériences en microbiologie en une seule journée ! Quelle équipe de recherche peut faire mieux ? 😁
Des systèmes d’IA capables de réaliser jusqu’à 10 000 expériences en microbiologie en une seule journée ! Quelle équipe de recherche peut faire mieux ?
Les expériences autonomes augmenterait considérablement le rendement de la recherche en microbiologie. Cependant une des limites connue repose sur la disponibilité d’ensembles de données d’apprentissage nécessaires à entraîner ces systèmes.
Des chercheurs de l’université du Michigan aux Etats Unis, ont développé une plateforme d’intelligence artificielle, nommée BacterAI. Elle a permis de déterminer le métabolisme de deux microbes liés à la santé bucco-dentaire sans nécessiter de connaissances préalables. Plus précisément BacterAI a pu identifier les besoins en acides aminés de deux streptocoques oraux : Streptococcus gordonii et Streptococcus sanguinis.
L’expérimentation automatisée grâce à l’IA peut accélérer considérablement ces découvertes. L’équipe a réalisé jusqu’à 10 000 expériences en une seule journée ! La recherche accélérée grâce à l’IA permet de créer de la connaissance beaucoup plus vite et donc d’innover !
On peut naturellement se poser la question de la place de l’IA dans la recherche en laboratoire. Va-t-elle créer de super-doctorants/postdocs/chercheurs ? Passer moins de temps à maniper et plus à brainstormer, ça vous fait rêver cher réseau ? 
💥Publish Fake publications or Perish, le big cauchemar😨
Une étude, publiée dans une prépublication medRxiv le 8 mai révèle des chiffres alarmants. Elle estime que jusqu’à 34 % des articles de neurosciences publiés en 2020 ont probablement été inventés ou plagiés ; en médecine, le chiffre est de 24 %.
Pour ce faire, les chercheurs ont identifié et utilisé 3 indicateurs : « email privé de l’auteur », « co-auteur international » et « affiliation hospitalière ». Ces indicateurs ont été utilisés pour analyser 15 120 publications répertoriées dans PubMed en ce qui concerne la date, la revue, le facteur d’impact et le pays de l’auteur, et ont été validés dans un échantillon d’articles.
L’intégrité de l’édition universitaire est de plus en plus compromise par les fausses publications scientifiques falsifiées, produites massivement par des « services d’édition » commerciaux (les « usines à papier » ou “paper mills » en anglais). Ces services utilisent à grande échelle des techniques de production automatisées assistées par l’IA et vendent de fausses publications à des étudiants, des scientifiques et des médecins soumis à des pressions pour faire avancer leur carrière. Le fameux « publier ou périr » que les institutions exercent sur les scientifiques est un obstacle.
Ces manuscrits menacent de corrompre la littérature scientifique, d’induire les lecteurs en erreur et de fausser les analyses systématiques.
Pour riposter, l’Association internationale des éditeurs scientifiques, techniques et médicaux (STM), qui représente 120 éditeurs, mène une action appelée « Integrity Hub » pour développer de nouveaux outils. La STM ne révèle pas grand-chose sur les méthodes de détection, afin d’éviter de mettre la puce à l’oreille des aux paper mills…
L’avènement récent d’outils d’intelligence artificielle tels que ChatGPT a amplifier le phénomène des Fakes News, un phénomène qui n’épargne pas les publications scientifiques…On assiste à une “course aux armements” entre d’un côté les usines à papiers et de l’autre les détecteurs de fausses publications.
L’IA est un outil que les Hommes utilisent pour parvenir à leurs objectifs bons ou mauvais. Plus que jamais il est urgent de sensibiliser sur le risque et les conséquences de la désinformation…
Ce sujet nous tient tellement à cœur chez Opscidia qu’on a développé “Science Checker” un outil d’IA (en version bêta) de lutte contre la désinformation dans le domaine biomédicale (lien vers Science Checker en commentaire). Et on continuera… 
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