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Microsoft prétend pouvoir bientôt traiter les cancers comme des "virus informatiques"

Penn States/Flickr CC

"Rebooter" le corps humain à la manière d’un ordinateur afin d’en éradiquer les maladies ? C’est ce qu’affirme pouvoir faire le laboratoire d’"informatique biologique" de Microsoft d’ici une dizaine d’années.

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Bien que le géant de l’informatique semble ces derniers mois plus déterminé à améliorer et consolider l’assise de ses produits Office et Windows 10 (quitte à obliger l’installation de ses mises à jour à ses utilisateurs), il a aussi décidé d’investir parallèlement un domaine où on ne l’attendait pas forcément : la recherche médicale, à l'instar de Google.

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L’équipe de "computation biologique" réunie à Cambridge par Microsoft, composée de 150 scientifiques et ingénieurs informatique, travaille à fabriquer de minuscules ordinateurs destinés à être intégrés à des cellules vivantes. Ces dernières pourraient ainsi être manipulées comme n’importe quel système d’exploitation informatique et "reprogrammer" en cas de besoin, afin de les assainir, les cellules potentiellement infectées. Pour l'instant, les experts sont parvenus à développer un logiciel qui reproduit le modèle d'une cellule saine. 

Pour Andrew Philips, à la tête du groupe de computation et interrogé par The Telegraph, si "tout ceci est du long terme, il sera techniquement possible d’ici cinq ou dix ans de faire un système moléculaire intelligent qui puisse détecter la maladie".

"Reprogrammer" les cellules potentiellement infectées

"On pourrait penser que les champs de la biologie et de l’informatique sont comme le jour et la nuit", a affirmé au site américain Fast Company Chris Bishop, responsable du bureau de Microsoft Research à Cambridge. "Les processus complexes qui interviennent dans les cellules présentent pourtant des similarités avec ceux d'un ordinateur tout à fait standard". 

Machine learning

Dans un futur plus proche, l’équipe compte bien exploiter les technologies déjà établies, comme celle du 'machine learning', pour faire avancer la recherche. Grâce à cette méthode de l’apprentissage automatique "à la manière d’un humain" (la machine corrige ses erreurs et tire des leçons de l’accompli), de nombreux progrès pourraient être faits en ce qui concerne les connaissances que nous avons sur le cancer et les traitements médicamenteux à améliorer.

Car actuellement, la masse trop importante de publications scientifiques sur le cancer empêchent les scientifiques d’y voir clair et d’en tirer des conclusions efficaces, notamment en terme de combinaisons de molécules médicamenteuses. 

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