IntelliGenes, Selon ses développeurs, un logiciel unique en son genre développé chez Rutgers Health combine des approches d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique pour mesurer l’importance de biomarqueurs génomiques spécifiques afin d’aider à prédire la maladie chez les individus.
Une étude publiée dans Bioinformatique explique comment IntelliGenes peut être utilisé par un large éventail d’utilisateurs pour analyser des données multigénomiques et cliniques.
Zeeshan Ahmed, auteur principal de l’étude et membre du corps professoral de l’Institut Rutgers pour la santé, les politiques de soins de santé et la recherche sur le vieillissement (IFH), a déclaré que ni l’IA ni les outils d’apprentissage automatique ne sont actuellement disponibles pour étudier et interpréter l’intégralité du génome humain, en particulier pour les laïcs. Ahmed et les membres de son laboratoire Rutgers ont conçu IntelliGenes afin que tout le monde puisse utiliser la plateforme, y compris les étudiants ou ceux qui n’ont pas de connaissances approfondies en techniques bioinformatiques ou n’ont pas accès à des ordinateurs performants.
Le logiciel combine des méthodes statistiques traditionnelles avec des algorithmes d’apprentissage automatique de pointe pour créer des prédictions personnalisées pour les patients et une représentation visuelle des biomarqueurs importants pour la prédiction des maladies.
Dans une autre étude publiée dans Rapports scientifiquesles chercheurs ont appliqué IntelliGenes découvrir de nouveaux biomarqueurs et prédire les maladies cardiovasculaires avec une grande précision.
“La convergence des ensembles de données et les développements époustouflants de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique présentent un potentiel énorme”, a déclaré Ahmed, qui est également professeur adjoint de médecine à la faculté de médecine Robert Wood Johnson.
“IntelliGenes peut soutenir la détection précoce personnalisée des maladies courantes et rares chez les individus et ouvrir la voie à une recherche plus complète qui mène finalement à de nouvelles interventions et traitements.
Les chercheurs ont testé le logiciel à l’aide d’Amarel, le cluster de calcul haute performance géré par l’Office of Advanced Research Computing de Rutgers. Le bureau fournit un environnement informatique et de données de recherche aux chercheurs de Rutgers impliqués dans des projets informatiques complexes et gourmands en données.
Les co-auteurs de l’étude comprennent William DeGroat, Dinesh Mendhe, Atharva Bhusari et Habiba Abdelhalim de l’IFH et Saman Zeeshan du Rutgers Cancer Institute du New Jersey.