A l’occasion de la journée internationale contre le cancer, Owkin et Servier organisent un hackathon international pour la recherche sur le glioblastome, un cancer du cerveau considéré comme très agressif. Ce hackathon est l’un des défis « AI Convergence » sélectionnés par Bruno Bonnell, secrétaire général pour l’investissement, en charge de France 2030 et Anne Bouverot, envoyée spéciale du Président de la République pour le Sommet pour l’action sur l’IA.
Une centaine de personnes mobilisées sur ce hackathon
Les 3 et 4 février prochain, une centaine d’experts en science des données, bioinformatique et recherche sur le glioblastome seront donc réunis au Palais Brongniart pour plancher sur la découverte de solutions aidées par l’IA pour lutter contre cette forme de cancer. Les pistes jugées prometteuses seront ensuite dévoilées quelques jours plus tard lors du Sommet.
Co-organisé par la start-up franco-américaine spécialiste de l’intelligence artificielle en santé et le groupe pharmaceutique français, cet événement embarque d’autres partenaires clé, incluant Amazon Web Services (partenaire d’Owkin depuis février dernier – ce dernier profitant de ses infrastructures et services clous), 10x Genomics, Bioptimus et le gouvernement français.
Des jeux de données fournis par Owkin et d’autres acteurs de la santé
Pour cette initiative, Owkin prévoit de donner accès à un sous-ensemble de données générées par l’initiative MOSAIC – qui regroupe notamment Owkin, le CHU Vaudois, Gustave Roussy et l’Université de Pittsburgh. Il s’agit de données provenant de plus de 75 patients atteints de glioblastome (H&E, séquençage de l’exome entier, RNA-seq en vrac, RNA-seq unicellulaire, transcriptomique spatiale et données cliniques) traités par une exérèse chirurgicale suivie d’une thérapie adjuvante selon la norme de soins.
Le défi consiste à utiliser l’ensemble de données multimodales pour développer un projet visant à faire avancer la recherche dans des domaines tels que la biologie sous-jacente du glioblastome, la prédiction de la survie des patients, ou les défis associés à l’effet de lot et à la visualisation des données spatiales et multiomiques (approche d’analyse biologique).
Pour mémoire, le glioblastome est une maladie très hétérogène dont la biologie reste profondément complexe et mal comprise. Malgré plus de 400 essais cliniques depuis 2005, les progrès ont été limités, rappelle Owkin, d’où la nécessité et l’urgence de nouvelles approches.
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