Une start-up australienne a mis au point une nouvelle méthode de sélection des embryons humains préimplantatoire. Cette méthode basée à la fois sur l’intelligence artificielle et sur l’apprentissage profond a pour vocation d’équiper les cliniques afin de trier de façon plus performante les embryons issus de la fécondation in vitro avant implantation.
Depuis l’arrivée de la fécondation in vitro (FIV) en Australie dans les années 1980, plus de 200 000 bébés y sont nés par ce biais. En 2014, environ 13 000 bébés sont nés par fécondation in vitro dans le pays, soit 1 enfant sur 22. La start-up australienne Life Whisperer estime qu’actuellement, les taux de réussite sont trop limités et que la sélection préimplantatoire est trop dépendante du choix de l’embryologiste.
C’est pour cette raison que cette société a développé sa propre méthode de sélection des embryons humains préimplantatoire intégrant le deep learning et l’intelligence artificielle afin de fournir une solution plus fiable aux cliniques de fertilité. Comme l’indique le journal The Advertiser, Life Whisperer désire lever 5 millions de dollars australiens, soit environ 3,3 millions d’euros afin d’étendre son activité à l’international.
Selon le couple de chercheurs Don et Michelle Perugini, « l’intelligence artificielle pourrait faire mieux que les cliniciens humains dans la sélection d’embryons viables ». Une première collaboration avec une clinique de fertilité australienne a permis à la société d’obtenir « des milliers d’images d’embryons qu’elle utilise pour entraîner et valider ses techniques d’analyse d’image ». Les algorithmes développés peuvent alors identifier les « caractéristiques importantes » des embryons, tout autant de preuves de leur « viabilité ».
« Le système sait quels résultats ont été obtenus avec ces embryons, identifie de nouvelles caractéristiques et les classe pour proposer un modèle de sélection pertinent », indique Don Perugini.
Sur le long terme, le but de Life Whisperer est de vendre sa technologie aux cliniques de fertilité sous la forme d’une application cloud permettant d’obtenir un diagnostic instantané basé sur un modèle plus précis. Les chercheurs envisagent également d’étendre leur technologie pour d’autres types de diagnostics à propos desquels nous n’avons pour l’heure aucun détail.
Sources : The Advertiser – Computer World – Gènéthique
