En 2003,
lorsqu'on a séquencé le génome humain,
on pensait trouver les traitements de beaucoup de maladies.
Mais on était loin de la vérité
parce qu'en plus de nos gènes,
notre environnement et façon de vivre peuvent jouer un rôle important
dans le développement de beaucoup de maladies graves
L'un des exemples est la stéatose hépatique,
qui affecte plus de 20 % de la population mondiale,
elle n'a pas de traitement et entraîne le cancer du foie
ou l'insuffisance hépatique.
Donc le séquençage de l'ADN seul ne nous donne pas assez d'informations
pour trouver des thérapeutiques efficaces
Du bon côté des choses, il y a beaucoup d'autres molécules dans notre corps.
En fait, il y a plus de 100 000 métabolites.
Les métabolites sont des molécules de taille extrêmement petite.
Les exemples connus sont le glucose, le fructose, les lipides, le cholestérol -
des termes très familiers.
Les métabolites sont impliqués dans notre métabolisme.
Ils sont situés en aval de l'ADN,
et transmettent des informations sur nos gènes ainsi que notre style de vie.
Comprendre les métabolites est essentiel pour le traitement de nombre de maladies.
J'ai toujours voulu soigner des patients.
Malgré cela, il y a 15 ans de cela, j'ai abandonné l’école de médecine,
vu que j'ai raté les mathématiques.
Peu après, j'ai fait la plus cool des découvertes :
je pouvais étudier la médecine à l'aide des maths.
Dès lors, j'ai développé des algorithmes pour analyser des données biologiques.
Cela semblait donc facile :
collecter des données de tous les métabolites de notre corps,
développer des modèles mathématiques pour décrire leur changement dans une maladie
et y intervenir afin de traiter ces maladies.
C'est là que j'ai compris pourquoi cela n'a jamais été fait avant :
c'est extrêmement difficile.
(Rires)
Il y a beaucoup de métabolites dans notre corps.
Ils sont différents les uns des autres.
On peut mesurer la masse moléculaire de certains métabolites
en se servant d'instruments de spectrométrie de masse.
Mais parce qu'il pourrait y avoir 10 molécules avec la même masse,
on ne peut pas les différencier,
et si vous voulez les identifier tous clairement,
il faut faire plus d’expériences, pouvant prendre des décennies
et coûtant des milliards de dollars.
On a donc développé une plateforme d'IA ou d'intelligence artificielle pour cela.
On a exploité la croissance des données biologiques
et construit une base de données de toutes les informations sur les métabolites
et leurs interactions avec d'autres molécules.
On a combiné toutes ces données comme un méga réseau.
Ensuite, à partir des tissus ou du sang de patients,
nous mesurons la masse des métabolites
et trouvons les masses qui sont changées dans une maladie.
Mais, comme je l'ai dit plus tôt, on ne peut les différencier.
Une masse moléculaire de 180 pourrait être du glucose, du galactose ou du fructose.
Ils ont tous exactement la même masse
mais différentes fonctions dans le corps.
Notre algorithme d'IA a considéré toutes ces ambiguïtés
Il a ensuite exploité ce méga réseau
pour trouver comment ces masses métaboliques sont connectées entre elles
et aboutissent à une maladie.
Et grâce au type de connexion,
on est en mesure de déduire la masse de chaque métabolite,
par exemple, ce 180 peut être du glucose ici,
et le plus important, de découvrir
comment les changements dans le glucose et d'autres métabolites
conduisent à une maladie.
Cette compréhension novatrice des mécanismes de maladie
nous a alors permis de découvrir des traitements efficaces pour y faire face.
On a fondé une start-up pour amener cette technologie sur le marché
et impacter des vies.
Maintenant mon équipe et moi à ReviveMed cherchons à découvrir
des traitements pour des maladies graves dont les métabolites sont la source,
telle la stéatose hépatique,
parce qu'elle est causée par l'accumulation de graisses,
qui sont des types de métabolites dans le foie.
Comme je le disais plus tôt, c'est un grave fléau qui n'a aucun traitement.
Et la stéatose hépatique n'est qu'un exemple.
À l'avenir, nous allons nous attaquer à des centaines d'autres maladies
sans traitement.
Et en collectant de plus en plus de données sur les métabolites
et en comprenant comment les changements dans les métabolites
conduisent au développement de maladies,
nos algorithmes deviendront de plus en plus intelligents
pour découvrir les traitements qui conviennent selon le patient.
Et nous serons plus près d'atteindre notre vision
qui est de sauver des vies avec chaque ligne de code.
Merci.
(Applaudissements)