{"id":52736,"date":"2021-12-07T07:37:48","date_gmt":"2021-12-07T06:37:48","guid":{"rendered":"https:\/\/smarthealth.live\/?p=52736"},"modified":"2021-12-07T07:44:15","modified_gmt":"2021-12-07T06:44:15","slug":"nouveau-modele-dapprentissage-automatique-pour-accelerer-le-developpement-des-medicaments","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smarthealth.live\/fr\/2021\/12\/07\/nouveau-modele-dapprentissage-automatique-pour-accelerer-le-developpement-des-medicaments\/","title":{"rendered":"TML : un nouveau mod\u00e8le d'apprentissage automatique pour acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement des m\u00e9dicaments"},"content":{"rendered":"\n

Une \u00e9quipe de recherche internationale affirme avoir r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9velopper un nouveau mod\u00e8le d'apprentissage automatique qui pourrait r\u00e9volutionner le monde pharmaceutique. En effet, leur logiciel serait capable d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le processus de d\u00e9veloppement des m\u00e9dicaments.\u00a0 Intitul\u00e9 apprentissage automatique transformationnel (TML), ce dernier tente d\u2019imiter les r\u00e9actions du cerveau humain. Un moyen de mieux comprendre leurs effets \u00e0 tous les niveaux.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La plupart des formes d'apprentissage automatique utilisent des exemples \u00e9tiquet\u00e9s bas\u00e9s sur des caract\u00e9ristiques intrins\u00e8ques, comme la forme ou la couleur d'un objet. Le mod\u00e8le informatique \u00e9tablit ensuite des r\u00e8gles pour relier les caract\u00e9ristiques entre elles. Pour d\u00e9couvrir de nouveaux m\u00e9dicaments, les algorithmes recherchent des mol\u00e9cules ayant une propri\u00e9t\u00e9 particuli\u00e8re, comme la forme. Mais le professeur Ross King, qui a dirig\u00e9 les recherches, affirme que les mod\u00e8les actuels standards fonctionnent de mani\u00e8re trop simpliste.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab C'est comme apprendre \u00e0 un enfant \u00e0 reconna\u00eetre diff\u00e9rents animaux. Il va les enregistrer un \u00e0 un. Il est de m\u00eame avec un algorithme d\u2019apprentissage automatique. En lui enseignant \u00e0 quoi ressemble un lapin, il sera capable d\u2019affirmer si oui ou non \u00e7a en est un. La plupart des formes d'apprentissage automatique fonctionnent de la sorte. Ainsi, elles traitent les probl\u00e8mes un par un.<\/em> \u00bb<\/p>\n\n\n\n

Comprendre les principes de TML<\/h3>\n\n\n\n

Le Pr. Ross King souligne la diff\u00e9rence du mode de fonctionnement d\u2019un cerveau humain<\/a>. Pour lui, il faut \u00e9laborer des algorithmes qui s\u2019en rapprochent. Et les scientifiques sont de plus en plus en mesure de le faire gr\u00e2ce \u00e0 leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Dans l'apprentissage automatique transformationnel, le mod\u00e8le informatique apprend diff\u00e9rents concepts en m\u00eame temps. Il peut donc recouper toutes les donn\u00e9es pour r\u00e9soudre de nouveaux probl\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Pour d\u00e9velopper TML, nous avons appliqu\u00e9 cette approche. Ainsi, notre syst\u00e8me tire des informations des probl\u00e8mes pr\u00e9c\u00e9dents qu'il a rencontr\u00e9s pour mieux r\u00e9soudre les suivants. Un syst\u00e8me d'apprentissage automatique typique doit tout recommencer lorsqu'il apprend \u00e0 identifier une nouvelle information. Par exemple, apr\u00e8s le lapin, un chaton. L'apprentissage automatique transformationnel se sert de la similitude avec les animaux existants. Les chatons sont mignons comme des lapins. Cependant, ils n'ont pas d\u2019aussi longues oreilles. TML est ainsi plus pr\u00e9cis et permet une approche beaucoup plus puissante.<\/em> \u00bb<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments<\/h3>\n\n\n\n

Les chercheurs ont d\u00e9montr\u00e9 l'efficacit\u00e9 de leur id\u00e9e sur des milliers de probl\u00e8mes en sciences et en ing\u00e9nierie. L'acc\u00e9l\u00e9ration de la conception des m\u00e9dicaments s'est av\u00e9r\u00e9e plus efficace avec TML. Il s'agit notamment de v\u00e9rifier ce que d'autres mod\u00e8les d'apprentissage automatique disent de certaines mol\u00e9cules. TML examine la relation entre un m\u00e9dicament et les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 leur utilisation. Selon les chercheurs, le nouveau syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 capable de relier la sp\u00e9cificit\u00e9 des m\u00e9dicaments, les relations entre les m\u00e9dicaments et celles entre les prot\u00e9ines cibles plus rapidement et plus efficacement que les mod\u00e8les d'apprentissage automatique standard.<\/p>\n\n\n\n

TML : nouvelle piste pour la recherche<\/h3>\n\n\n\n

L'\u00e9quipe de recherche, dirig\u00e9e par l'Universit\u00e9 de Cambridge au Royaume-Uni, a partag\u00e9 l\u2019ensemble de leurs travaux. Ils ont ainsi d\u00e9voil\u00e9 leurs donn\u00e9es, les m\u00e9thodes et les codes utilis\u00e9s avec la plateforme Open Science. Le but est de favoriser la reproductibilit\u00e9 et une recherche plus large pour le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments. Joaquin Vanschoren, est l\u2019un des chercheurs belges \u00e0 avoir particip\u00e9 \u00e0 ce projet. Il est professeur associ\u00e9 d'apprentissage automatique \u00e0 l'Universit\u00e9 de technologie d'Eindhoven (TU\/e). Les r\u00e9sultats de leur \u00e9tude ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans la revue scientifique Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em>, sous le titre Transformational machine learning<\/a> : Learning how to learn from many related scientific problems.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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