Lancement du programme MIT-Takeda | MIT News
En février, des chercheurs du MIT et de Takeda Pharmaceuticals se sont réunis pour célébrer le lancement officiel du programme MIT-Takeda. Le programme MIT-Takeda a pour but d’alimenter le développement et l’application de capacités d’intelligence artificielle (IA) au profit de la santé humaine et du développement de médicaments. Centré au sein de la Clinique Abdul Latif Jameel pour l’apprentissage automatique dans le domaine de la santé (Clinique Jameel), le programme réunit l’école d’ingénieurs du MIT et Takeda Pharmaceuticals, afin de combiner les connaissances et de relever des défis d’intérêt mutuel.
À la suite d’un processus de proposition compétitif, neuf projets de recherche inauguraux ont été sélectionnés. Les projets de recherche phares du programme comprennent des chercheurs principaux des départements et des laboratoires de l’École d’ingénieurs et de l’Institut. La recherche comprend le diagnostic des maladies, la prédiction de la réponse au traitement, le développement de nouveaux biomarqueurs, le contrôle et l’amélioration des processus, la découverte de médicaments et l’optimisation des essais cliniques.
« Nous avons été vraiment impressionnés par la créativité et l’ampleur des propositions que nous avons reçues », déclare Anantha P. Chandrakasan, doyenne de l’école d’ingénieurs, professeur Vannevar Bush de génie électrique et d’informatique, et co-présidente du comité de pilotage du programme MIT-Takeda.
En collaboration avec des chercheurs et des experts industriels de Takeda, chaque équipe de projet rassemblera différentes disciplines, en fusionnant la théorie et la mise en œuvre pratique, tout en combinant les innovations en matière d’algorithmes et de plates-formes.
« C’est une occasion incroyable de fusionner les compétences interdisciplinaires et interfonctionnelles des chercheurs du MIT et de Takeda », déclare M. Chandrakasan. « Cette collaboration particulière entre le monde universitaire et l’industrie est d’une grande importance alors que notre monde est confronté à d’énormes défis en matière de santé humaine. J’ai hâte de voir l’évolution du programme et l’impact que sa recherche vise à avoir sur notre société ».
« L’enthousiasme partagé et les efforts combinés des chercheurs du MIT et de Takeda ont la possibilité de façonner l’avenir des soins de santé », déclare Anne Heatherington, vice-présidente senior et directrice du Data Sciences Institute (DSI) de Takeda, et co-présidente du comité directeur du programme MIT-Takeda. « Ensemble, nous renforçons les capacités et relevons les défis par l’interrogation de multiples types de données que nous n’avons pas pu résoudre avec le seul pouvoir de l’homme et qui peuvent bénéficier à la fois aux patients et à l’ensemble de la communauté ».
Voici les projets inauguraux du programme MIT-Takeda. Les équipes du MIT collaborent avec les chercheurs de Takeda, qui utilisent l’IA pour avoir un impact positif sur la santé humaine.
« Inspection automatisée des produits lyophilisés dans la fabrication de produits pharmaceutiques stériles » : Duane Boning, professeur de génie électrique Clarence J. LeBel et co-directeur du programme Leaders for Global Operations ; Luca Daniel, professeur de génie électrique et d’informatique ; Sanjay Sarma, professeur de génie mécanique Fred Fort Flowers et Daniel Fort Flowers et vice-président de l’apprentissage ouvert ; et Brian Subirana, chercheur et directeur du laboratoire d’identification automatique du MIT au sein du département de génie mécanique.
« Automatisation des évaluations des effets néfastes et de la revue de la littérature scientifique » : Regina Barzilay, professeur Delta Electronics de génie électrique et d’informatique et co-directrice de la faculté de la Jameel Clinic ; Tommi Jaakkola, professeur Thomas Siebel de génie électrique et d’informatique et de l’Institut pour les données, les systèmes et la société ; et Jacob Andreas, professeur adjoint de génie électrique et d’informatique.
« Analyse automatisée des déficits de la parole et du langage pour la démence frontotemporale » : James Glass, chercheur principal au laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT ; Sanjay Sarma, professeur de génie mécanique Fred Fort Flowers et Daniel Fort Flowers et vice-président de l’apprentissage ouvert ; et Brian Subirana, chercheur et directeur du laboratoire d’identification automatique du MIT au sein du département de génie mécanique.
« Découvrir les interactions entre les protéines du microbiome humain et la représentation distribuée continue » : Jim Collins, professeur Termeer de génie médical et de science à l’Institut de génie médical et de science et au département de génie biologique du MIT, co-responsable de la faculté de la Jameel Clinic et responsable de la faculté du programme MIT-Takeda ; et Timothy Lu, professeur associé de génie électrique et informatique et de génie biologique.
« Apprentissage automatique pour le diagnostic précoce, l’estimation du risque de progression et l’identification des non-répondeurs à la thérapie conventionnelle pour les maladies inflammatoires de l’intestin » : Peter Szolovits, professeur d’informatique et d’ingénierie, et David Sontag, professeur associé d’ingénierie électrique et d’informatique.
« Apprentissage automatique pour le phénotypage du foie à partir d’images et la découverte de médicaments » : Polina Golland, professeur de génie électrique et d’informatique ; Brian W. Anthony, chercheur principal au département de génie mécanique ; et Peter Szolovits, professeur d’informatique et d’ingénierie.
« Modèles prédictifs in silico pour le développement de processus de culture cellulaire pour la fabrication de produits biologiques » : Connor W. Coley, professeur adjoint de génie chimique, et J. Christopher Love, le professeur de génie chimique Raymond A. (1921) et Helen E. St.
« Contrôle automatisé de la qualité des données pour la surveillance des essais cliniques par le biais de la programmation probabiliste » : Vikash Mansinghka, chercheur principal au Département du cerveau et des sciences cognitives ; Tamara Broderick, professeur associé de génie électrique et d’informatique ; David Sontag, professeur associé de génie électrique et d’informatique ; Ulrich Schaechtle, chercheur au département des sciences du cerveau et de la cognition ; et Veronica Weiner, directrice des projets spéciaux du projet de calcul probabiliste du MIT.
« Analyse de séries chronologiques à partir de données vidéo pour l’optimisation et le contrôle des opérations des unités de production et de fabrication » : Allan S. Myerson, professeur de génie chimique ; George Barbastathis, professeur de génie mécanique ; Richard Braatz, professeur de génie chimique Edwin R. Gilliland ; et Bernhardt Trout, professeur de génie chimique Raymond F. Baddour, ScD, (1949).
« Les projets de recherche phares du programme MIT-Takeda sont très prometteurs quant à la manière dont nous pouvons avoir un impact sur la santé humaine », déclare Jim Collins. « Nous sommes ravis d’avoir l’opportunité de collaborer avec les chercheurs de Takeda sur des avancées qui tirent parti de l’IA et visent à façonner les soins de santé dans le monde entier ».
