Une équipe de chercheurs français de l’Inserm a mis au point un outil informatique reposant sur l’intelligence artificielle (IA) qui évalue les effets toxiques de toutes les substances chimiques, à condition qu’elles aient fait l’objet d’études publiées. Dans le cadre de leur travaux*, publiée le 17 avril 2019 dans la revue Environmental Health Perspectives, les chercheurs ont analysé les données de la littérature sur le bisphénol S grâce à l’IA et ont bien identifié ses effets toxiques.
Quant l’IA explore la littérature scientifique
In vitro, in vivo et maintenant in silico. La recherche progresse grâce à des simulations informatiques. Cette technique, appelée « in silico », tire son nom du silicium, le matériau de base des microprocesseurs. Des chercheurs français de l’Inserm ont mené une méta-analyse in silico grâce à des méthodes issues de l’intelligence artificielle (IA). Leur but : mieux comprendre les liens entre l’exposition à des produits chimiques dans l’environnement et la santé humaine.
Or, les sciences informatiques, y compris la toxicologie, peuvent aider à savoir s’il existe un lien plausible entre une cause — un produit chimique entrant en contact et affectant un organisme au niveau cellulaire — et une chaîne d’événements ultérieure conduisant à un effet, c’est-à-dire à une maladie. Ce concept est appelé « mécanisme menant à un effet indésirable » (adverse outcome pathway, AOP).
Une base de données, AOP-Wiki, a été créée et est à disposition de la communauté scientifique. Cette base est très riche mais il faut développer des méthodes informatiques innovantes pour hiérarchiser les produits chimiques en fonction de leurs menaces, mieux explorer les bases de données disponibles (y compris la littérature publiée disponible) et améliorer l’exploration de texte.
La toxicité du bisphénol S explorée
Les chercheurs de l’Inserm, dirigés par Karine Audouze, au sein de l’unité 1124 « Toxicité environnementale, cibles thérapeutiques, signalisation cellulaire et biomarqueurs »(Inserm/Université de Paris) ont conçu un programme informatique, fondé sur les méthodes de l’intelligence artificielle, dans lequel ils ont intégré plusieurs types de données biologiques et chimiques dont les 200 termes référencés dans la base AOP-Kiwi.
« Cette base est composée des descriptions précises de toutes les étapes biologiques (molécules, voies de signalisation) menant d’une perturbation moléculaire à un effet pathologique comme l’obésité, la stéatose, le cancer, etc. Elle s’enrichit régulièrement avec de nouveaux processus de toxicité », précise Karine Audouze. L’outil mis au point par les chercheurs français, AOP-helpFinder, peut rechercher, extraire et noter les liens entre des substances chimiques (facteurs de stress) et divers éléments biologiques.
Apprendre à lire intelligemment
Pour tester ce programme, les auteurs de l’étude ont choisi le bisphénol S, un substitut fréquent du bisphénol A dans les contenants alimentaires. Concrètement, ils ont intégré toutes les appellations et synonymes de ce constituant retrouvés dans la littérature scientifique. Ensuite, le programme a scanné les résumés d’articles scientifiques soumis par les auteurs, à la recherche de ces termes pré-enregistrés.
« L’objectif était d’établir des liens entre les termes représentant la substance chimique et ceux correspondant aux processus pathologiques », clarifie Karine Audouze. Pour cela, les chercheurs ont appris à leur système à lire intelligemment.
Ainsi, le programme accorde plus de poids à des termes retrouvés côte à côte plutôt qu’éloignés à ceux qui sont placés en fin de résumé dans les résultats et les conclusions plutôt qu’en début, au stade de l’hypothèse, et enfin, il quantifie les mots repérés. « Au-delà d’une lecture rapide, le système permet une véritable analyse de texte automatisée », explique l’auteure principale de l’étude.
Les résultats de cette étude ont été publiés le 17 avril 2019 dans la revue Environmental Health Perspectives.
Résultats : l’IA confirme les risques d’obésité du bisphénol
Les effets sur la santé les plus pertinents résultant de cette étude étaient les effets sur la reproduction (diminution de la testostérone, réduction du ratio sexuel, diminution de la fertilité), la perturbation du système endocrinien (activation des récepteurs des œstrogènes et des androgènes, observée biologiquement avec BPA), et des troubles du métabolisme.
Parmi ces derniers, le score le plus optimal était associé à l’obésité. Peu d’articles publiés lient directement le BPS à l’obésité, néanmoins, cette approche a permis de mettre en évidence ce lien, qui a ensuite été vérifié manuellement par les auteurs. « Puisque le BPS est un substitut du BPA, soupçonné d’être un obésogène, le lien entre le BPS et l’obésité que nous avons trouvé est intéressant », écrivent-ils.
Une alternative à l’expérimentation animale
La capacité à effectuer de nouvelles observations ou à confirmer des effets suspects à l’aide de cet outil est clairement démontrée. Cette méthode permet donc d’accroître les connaissances, d’orienter des analyses expérimentales plus poussées et de mettre au point des modèles offrant une alternative à l’expérimentation animale.
« Cet outil informatique peut être utilisé pour établir un bilan rapide des effets d’un agent chimique, ce qui est souhaitable s’il s’agit d’un substitut proposé pour une substance existante, commente Karine Audouze. Il n’apporte pas, en tant que tel, de preuve de toxicité, mais sert à intégrer rapidement un grand nombre d’informations et à hiérarchiser les effets néfastes les plus probables, permettant ainsi de concevoir les études biologiques et épidémiologiques les plus pertinentes. »
Cet outil est désormais libre d’accès sur la plateforme GitHub. Tout chercheur désireux de tester la toxicité d’un agent peut l’utiliser en développant un dictionnaire propre à cet agent.
