Cette entreprise Britannique spécialisée dans l'intelligence artificielle et dans l’écriture d’algorithmes d'apprentissage généralisé a été rachetée 628 millions de dollars US par Google 4 ans après sa création.
L'entreprise s’est rendue célèbre avec AlphaGo, un programme capable de jouer au Go. Ce jeu est considéré comme l’un des plus difficiles à appréhender pour une intelligence artificielle en raison de la multiplicité des positions et des placements possibles des pions(14).
La victoire en mars 2016 (4 victoires, 1 défaite) lors d’un duel contre l’humain, le champion Sud-Coréen, Lee Sedol est à l’origine de la popularité de la société.
11 GSK : Multinational britannique, numéro huit mondial de l'industrie pharmaceutique selon le classement d'IMS Health 2016
Pour parvenir à ces victoires, DeepMind a produit des réseaux capables d’apprendre en stockant des souvenirs et en les réutilisant pour effectuer des tâches logiques qu’il ne saurait faire autrement.
Ce procédé a été baptisé « Neural Turing Machine » c’est à dire un système qui apprend comme un réseau neuronal classique en utilisant les entrées qu'il reçoit du monde extérieur mais qui apprend aussi à stocker ces informations et à les récupérer.
Le logiciel apprend en effectuant des actions et en observant leurs effets et conséquences. Une partie du processus d'apprentissage consiste à analyser les expériences passées à plusieurs reprises pour tenter d’extraire des informations plus précises pour agir plus efficacement à l'avenir. Ce mécanisme est très proche de ceux qui ont lieu dans le cerveau humain.
Ce procédé basé sur l’apprentissage par l’expérience, imbriqué dans un système de neurones
complexe classique de deeplearning est appelé Deep reinforcement learning.
La capacité à créer un système qui apprend, développé par Deepmind a ensuite été utilisé par Alphabet en février 2016 lorsque les données médicales anonymisées, les parcours de soins, et les résultats d'examens de plus de 1,6 million de patients du Royal Free NHS Trust (un regroupement de 3 hôpitaux Publics et Universitaires Londonien) ont été analysés par DeepMind pour le projet Patient Rescue.
L’objectif est d’utiliser les capacités de leur algorithme pour produire un programme d’aide au diagnostic médical.
DeepMind a conclu un accord avec le département de radiothérapie du Centre Hospitalier universitaire de Londres afin d’optimiser la prise en charge des tumeurs de la tête et du cou. La région céphalique concentre un grand nombre de structures nobles où la iatrogénie de la radiothérapie est un problème concret en pratique clinique.
Par ailleurs, DeepMind projette de développer un algorithme qui réduirait la durée des calculs et la iatrogénie des radiothérapies.
6.9 23andMe
23andme est une filiale biotechnologie fondée par Google en 2006 par Anne Wojcicki.
Elle propose un service de séquençage à ses clients pour la somme de 199 dollars US. Les tests
sont envoyés par colis postaux et sont effectués sur échantillons salivaires. Les résultats sont
23andMe n'utilise pas la technique du séquençage complet de l’ADN, mais celle beaucoup moins coûteuse et plus rapide du
génotypage par la technologie
HumanOmniExpress-24 d'Illumina13. Cette technique permet uniquement d'identifier, grâce à des biopuces, les variations individuelles de notre
ADN : les Single Nucleotide
Polymorphisms (SNP).
Elle étudie des loci spécifiques de l'ADN, amplifiés par PCR (Réaction en Chaîne de la Polymérase), pour identifier des variations génomiques. Ce qui signifie que seul l’ADN codant est analysé soit 1 à 25 % du génome humain, selon l’inclusion ou non des introns et des séquences régulatrices.
23andMe étudie entre autres les "ancestry compositionet14", le pourcentage d'ADN
néandertalien dans l’ADN analysé. Un troisième volet, non disponible en France, mais disponible aux USA, Canada et Angleterre, fait suite à une décision de la Food and Drug Administration (FDA de mise sur le marché (AMM) le 19 février 2015 d’un test génétique qui permet la détection du port de l'allèle récessif d'un gène responsable du syndrome de Bloom(16). Ce volet permet selon 23andMe la recherche de facteurs de risque des pathologies génétiques, la réponse à certains traitements ainsi que des paramètres plus anecdotiques comme l’addiction au tabac ou le profil musculaire de l’individu testé (liste complète disponible dans l’Annexe 2).
Le but avoué de 23andme est d’obtenir le plus d’ADN différents pour mener ensuite des recherches médicales sur ce Big Data génétique. En Juin 2015, 23andMe avait déjà génotypé plus de 1 000 000 de personnes.
13 Société numéro un mondial dans le séquençage génétique.
14 déterminant l’haptogroup permettant de remonter les généalogies génétiques, et de déterminer les origines géographiques à travers une analyse de l'ADN(15)
Troisième partie :
Revue des avancées réelles ou supposées
de champ du Transhumanisme
Nanotechnologie
Conformément à la définition d’Humanity+, anciennement World Transhumanisme Association, les nanotechnologies sont des technologies de fabrication visant à construire des structures tridimensionnelles complexes, et à la spécification atomique utilisant des réactions chimiques dirigées par des machines non biologiques(1).
Dans la fabrication moléculaire, chaque atome est lié avec d'autres atomes d'une manière précise. La nanotechnologie promet de nous donner un contrôle approfondi de la structure de la matière.
Une nanoparticule est définie par la norme ISO TS/27687 (Organisation internationale de normalisation) comme un nano-objet dont les trois dimensions sont à l'échelle nanométrique,
c'est-à-dire une particule dont le diamètre nominal est inférieur à 100 nm environ(17)..
Nous allons voir la révolution thérapeutique que représente la vectorisation, l’utilisation des nanoparticules en radiothérapie. Nous aborderons également les problématiques de la pollution des nano-éléments.
1. Nanoparticule et thérapeutique
1.1 Vectorisation
La vectorisation est l’encapsulation de médicaments ou molécules thérapeutiques dans des vecteurs comme les liposomes ou micelles, afin de permettre leur libération in situ aux cellules malades.
Elle repose sur l'utilisation de nanomédicaments afin de modifier la distribution des substances actives dans l'organisme(18). L’objectif est de concentrer la molécule active sur ses sites d'actions pharmacologiques et de l'éloigner des sites sur lesquels elle pourrait avoir des effets non secondaires. Les objets thérapeutiques utilisés en nanomédecine ont une taille de l’ordre de 200 nanomètres.
Le rapport Nano sciences et médecine(19) de l’Académie Nationale de Médecine distingue trois
générations successives de nanoparticules.
Les nano-objets dont la surface n’a pas été modifiée ce sont :
Soit des assemblages de monomères (liposomes, micelles, nano-émulsions) ;
Soit des polymères de molécules primaires (nanoparticules polymères telles que polyalkylcyanoacrylates) ;
Soit le résultat de réaction de co-précipitation (USPIO - Ultrasmall SuperParamagnetic Iron Oxide).
La deuxième génération correspond aux nano-objets « furtifs » recouverts de PolyEthylèneGlycol (particules PEGylées) qui prolongent la demi-vie du produit dans le sang.
La troisième génération de vecteurs comprend, en plus du PEG, une molécule de ciblage pouvant être le ligand d’un récepteur, ou un anticorps dirigé contre une protéine surexprimée dans les tissus visés. Par exemple, des anticorps anti-récepteurs de la transferrine permettent de faire traverser la barrière hématoencéphalique à des liposomes pour qu’ils délivrent leur contenu.
Les composés vectorisés par les nano-objets sont généralement des médicaments, mais aussi des oligonucléotides et des siRNAs (small interfering RNA).
La pharmacie galénique moderne développe des systèmes d'administration colloïdaux susceptibles de promouvoir le passage transmembranaire et/ou intracellulaire tout en protégeant le principe actif de la dégradation enzymatique.
La technique Transdrug utilise des nanoparticules pour réaliser un ciblage intracellulaire grâce à la pénétration intracellulaire des principes actifs qui optimise son efficacité, notamment en cas de multirésistance.
Par exemple, la cardiotoxicité des anticancéreux encapsulés tels que la Doxorubicine ou de la
Daunorubicine est fortement diminuée lorsqu’elle est transportée par des nanoparticules
biodégradables de polyalkylcyanoacrylate. Ce procédé est utilisé pour le traitement du sarcome
de Kaposi, des cancers ovariens, des lymphomes non hodgkiniens, et le mélanome.
Un autre exemple est l’utilisation de la
Vertéporfine pour le traitement de la dégénérescence maculaire. Ce photosensibilisateur est inséré dans des liposomes qui vont se lier aux récepteurs LDL (Low Density Proteins) cholestérols situés sur la membrane endothéliale des néovaisseaux, puis une diode laser permet la destruction des néovaisseaux par photo-
illumination.
Illustration 4 : Principe actif encapsulé dans une bicouche lipidique
Une autre voie de recherche est le ciblage d’un récepteur exprimé uniquement dans un contexte pathologique, comme dans l’inflammation, le phénotype cellulaire cancéreux ou la neurodégénérescence par une nano-particule. L’intérêt est de moduler le ciblage du traitement spécifiquement sur le tissu pathologique en tenant compte de l’évolution.