Un nouveau projet de recherche vise à accélérer la fourniture de traitements personnalisés contre le cancer en utilisant des smartphones pour analyser les données pendant que leurs propriétaires dorment.

Des chercheurs de l'Imperial College de Londres travaillent avec la Fondation Vodafone pour recruter des personnes pour faire don de la puissance de leurs smartphones et exécuter une application simple, ce qui peut aider à effectuer des recherches du jour au lendemain.

Le projet exploitera la puissance de traitement de milliers de smartphones qui, lorsqu'ils sont combinés, peut analyser d'énormes volumes de données en moins de temps qu'il n'en faudrait pour un supercalculateur, et à une fraction du coût des plateformes de cloud computing.

Les smartphones contiennent une énorme quantité de puissance de calcul nécessaire pour tout exécuter, des e-mails aux applications de streaming musical et vidéo, mais ils sont pour la plupart inactifs pendant que les utilisateurs branchent leur téléphone pour le recharger pendant la nuit.

Projet drogue

Dans le cadre du projet « DRUGS » (Drug Repositioning Using Grids of Smartphones), une équipe dirigée par le Dr Kirill Veselkov du département de chirurgie et de cancer de l'Imperial a conçu un algorithme qui décompose d'énormes ensembles de données en petits morceaux qui peuvent être analysés.

Les utilisateurs téléchargent l'application DreamLab sur leur téléphone et l'exécutent pendant six heures pendant la nuit pendant que le téléphone se charge.

Pendant qu'ils dorment, l'application télécharge un petit paquet de données – environ 5 Mo – et utilise les processeurs du téléphone pour exécuter des millions de calculs, avant de télécharger les résultats et d'effacer les données.

L'application a déjà été utilisée par des chercheurs australiens pour analyser des données sur le cancer du pancréas, mais ce projet sera la première fois qu'il sera utilisé en Europe.

En utilisant l'approche participative pour travailler sur des données accessibles au public sur les gènes du cancer et les interactions médicamenteuses, les chercheurs de l'Impériale espèrent accélérer considérablement la recherche sur le cancer en identifiant de nouvelles combinaisons de médicaments qui pourraient être plus efficaces dans la lutte contre les cancers chez des patients individuels.

Finalement, l'utilisation de cette approche informatique mobile basée sur le cloud pourrait réduire considérablement le temps nécessaire pour analyser de telles quantités de données. Un ordinateur de bureau avec un processeur à huit cœurs fonctionnant 24 heures sur 24 prendrait 100 ans pour traiter les données. Mais un réseau de 100, 000 smartphones fonctionnant six heures par nuit pourraient faire le travail en seulement trois mois.

Professeur David Gann CBE, Vice-président (Innovation) à l'Imperial College de Londres, a déclaré : « En exploitant la puissance de calcul distribuée, DreamLab contribue à faire de la médecine personnalisée une réalité.

« Ce projet démontre comment les partenariats de recherche innovants de l'Impériale avec des partenaires commerciaux et des membres du public travaillent ensemble pour s'attaquer à certains des plus gros problèmes auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui, générer un réel impact sociétal."

Andrew Dunnett, Directeur à la Fondation Vodafone, a déclaré:"Nous voulons encourager les gens à travers le Royaume-Uni à devenir des héros du jour au lendemain dans la lutte contre le cancer.

« Les clients de Vodafone et les utilisateurs d'autres réseaux peuvent utiliser leurs smartphones pour traiter d'énormes volumes de données.

"Cela signifie que l'Imperial College de Londres sera en mesure d'accélérer la recherche sur le cancer dont le Royaume-Uni a grand besoin."

Mutations génétiques et cancer

L'espoir est que plutôt qu'une approche d'essais et d'erreurs consistant à tester des combinaisons de médicaments contre le cancer pour voir lesquelles fonctionnent le mieux pour un patient, des approches fondées sur des données telles que celle-ci pourraient aider à identifier des combinaisons de médicaments à utiliser en fonction du génotype du cancer lui-même.

Le Dr Veselkov a déclaré :« Nous générons actuellement d'énormes volumes de données sur la santé dans le monde chaque jour, mais seulement une fraction de cela est utilisée. En exploitant la puissance de traitement de milliers de smartphones, nous pouvons puiser dans cette ressource inestimable et chercher des indices dans les ensembles de données.

Utilisation accessible au public, des données de recherche anonymisées issues de plusieurs sources, l'équipe impériale a conçu un algorithme pour explorer comment ces mutations interagissent potentiellement avec d'autres gènes. cela pourrait nous aider à mieux utiliser les médicaments existants et à trouver des combinaisons de médicaments plus efficaces et adaptées aux patients, et l'amélioration des traitements."

L'algorithme teste toutes les combinaisons possibles d'interactions gène-gène sur la base des données existantes de près d'un million d'échantillons de cancer dans le monde, représentant entre 30, 000 et 50, 000 mutations cancéreuses uniques.

Ce type d'analyse permet de « stratifier » les patients en groupes – c'est-à-dire ceux qui ont des mutations similaires, ou des interactions géniques en commun - basées sur la constitution génétique de leur cancer, plutôt qu'une classification basée sur le type de cancer qu'ils ont, ou à quel point il est avancé.

Explorer les connexions

L'algorithme analyse également les données d'interactions connues pour des milliers de médicaments enregistrés, montrant avec quels gènes et protéines ils interagissent - par exemple, certains médicaments peuvent réguler à la baisse une protéine connue pour être régulée à la hausse par une mutation cancéreuse spécifique.

Ces données incluent les médicaments anticancéreux ainsi que les médicaments réutilisés initialement conçus pour une autre indication. Un exemple est le citrate de sildénafil, un composé qui a été conçu à l'origine comme un médicament cardiovasculaire mais est maintenant utilisé pour traiter la dysfonction érectile.

En superposant les résultats, l'équipe espère se faire une idée plus précise des combinaisons de médicaments les plus adaptées aux patients, en fonction de leurs mutations.

Dans le futur, l'approche pourrait inclure des données pharmacologiques sur les effets des médicaments et les interactions médicamenteuses, pour générer des informations encore plus détaillées sur les combinaisons et les doses de médicaments qui conviennent le mieux aux patients.

Le Dr Veselkov a ajouté :« Chaque patient atteint de cancer au Royaume-Uni pourrait subir un test ADN au cours de la prochaine décennie. Le défi consiste à savoir comment utiliser les données personnelles des patients pour une sélection thérapeutique plus personnalisée.

"Dans ce projet de collaboration passionnant avec Vodafone, nous avons implémenté et déployé les algorithmes d'apprentissage automatique sur les téléphones mobiles pour simuler l'effet des mutations cancéreuses et des médicaments sur les circuits moléculaires intracellulaires.

"Les résultats permettront de faire la lumière sur les thérapies multi-médicaments possibles contre les réseaux moléculaires perturbés plutôt que sur des mutations spécifiques chez les patients atteints de cancer."