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Un détecteur de maladie aussi performant qu’une truffe de chien !

Crédits : BioScentDx

Des chercheurs étasuniens ont récemment affirmé avoir mis au point un système pouvant rivaliser avec les performances de la truffe du meilleur ami de l’homme. Leur détecteur de maladies réussit en effet à interpréter les odeurs avec une efficacité similaire à celle des chiens.

Détecter les maladies automatiquement

En juillet 2020, des chercheurs allemands avaient déclaré avoir entraîné des chiens pisteurs pour la détection du coronavirus SARS-CoV-2 à l’aide de plus d’un millier d’échantillons de salive. Or, le  taux de réussite était de 94 %. Un projet français avançait lui aussi un taux de réussite similaire. Dans leur étude publiée dans la revue Plos One, des chercheurs du MIT (États-Unis) ont quant à eux affirmé avoir mis au point un système capable de rivaliser avec les capacités olfactives de la truffe des chiens. Mais quel est l’intérêt d’automatiser les capacités des chiens avec un détecteur automatique de maladie ? En réalité, former ces animaux prend un certain temps et les effectifs sont finalement assez limités.

L’équipe du MIT explique que son système est sensible au contenu chimique et microbien d’un échantillon d’air. Intégrant des récepteurs olfactifs de mammifères agissant comme des capteurs après stabilisation, ce détecteur traite les données en temps réel. Des algorithmes entraînés via l’apprentissage automatique se chargent alors de détecter les premiers signes d’une maladie.

detecteur maladie cancer
Crédits : MIT

Le chemin est encore très long

Pour les scientifiques, le défi est de taille : interpréter les odeurs comme les chiens. Ceux-ci ont ainsi pratiqué des tests avec des chiens renifleurs et leur système. Ils ont alors obtenu des taux de réussite similaires à plus de 70 % avec des échantillons d’urine provenant de personnes atteintes du cancer de la prostate. Selon les chercheurs, le détecteur de maladie est deux cents fois plus sensible que la truffe du chien, mais aussi “100 % plus stupide” concernant l’interprétation des résultats.

Afin d’améliorer l’interprétation des résultats, les responsables du projet comptent sur l’apprentissage automatique. Or, l’espoir est immense : et si le système pouvait lui-même trouver les modèles que les chiens ont déjà identifiés au contraire des humains ? Rappelons tout de même que lorsque nous analysons avec nos meilleurs moyens des échantillons de patients atteints de différents cancers, nous ne trouvons rien de comparable à ce que détectent les chiens. Les chiens perçoivent donc des choses qui nous échappent encore. Ils ne connaissent rien à la chimie et ne font qu’exploiter une sensation.

Le chemin reste encore très long avant que le détecteur de maladies du MIT devienne entièrement efficace. Un autre point pourrait ralentir les recherches. L’intelligence artificielle pourrait parfois recevoir des échantillons jugés comme étant négatifs par des laboratoires qui n’auraient pas détecté la présence d’un cancer à un stade précoce. Le système pourrait alors prendre cela comme acquis et n’évoluerait pas en termes de performances.