L'équipe de Sylvain Cussat-Blanc, professeur des universités en informatique à UT Capitole et lauréat de l’édition 2024 de l’Institut Universitaire de France (IUF), travaille depuis plusieurs années avec Salvatore Valitutti, chercheur au CRCT et spécialiste de la synapse immunologique, au développement d'un nouvel algorithme qui apprend à segmenter les images biomédicales.

Cette méthode, basée sur la programmation génétique et baptisée Kartezio, est expliquée dans l'article "Evolutionary design of explainable algorithms for biomedical image segmentation", publié le 6 novembre 2023 dans la revue scientifique et multidisciplinaire "Nature Communications". Une avancée majeure pour la recherche en cancérologie qui vient d’être récompensée du premier prix des Humies Awards, lors de la Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2024.
 

Cela fait presque 10 ans que l'équipe de Salvatore Valitutti collabore avec des membres de l'IRIT sur différents sujets de recherche. Depuis 4 ans, une équipe IRIT@CRCT a même été mise en place et sept chercheurs en informatique se sont installés de façon permanente dans les locaux de l'Oncopole. Cette coopération leur permet de mieux comprendre les besoins des médecins et biologistes afin de développer des outils qui peuvent être utilisés par la suite.

La nouvelle technique développée par l'équipe de Sylvain Cussat-Blanc répond à une problématique précise formulée par Salvatore Valitutti : la difficulté de segmenter, c'est à dire de détourer des objets spécifiques dans une image, et plus précisément des images de cellules du système immunitaire, les lymphocytes T cytotoxiques, qui combattent les cellules cancéreuses. Le nouvel algorithme permet de détecter ces cellules et de mieux comprendre comment elles interagissent entre elles.
 

Basé sur une approche innovante de programmation génétique, Kartezio est capable de générer automatiquement des pipelines d'analyse d'images biomédicales à partir de fonctions d'analyse déjà existantes. Cette nouvelle méthode permet de segmenter des images biomédicales avec des performances comparables à celles obtenues par des techniques de deep learning, mais avec un nombre beaucoup plus réduit d'images d'entraînement — seulement une douzaine.

Autre avantage de cette technique : les pipelines d'analyse produits sont entièrement interprétables, un atout majeur pour les chercheurs et les cliniciens qui cherchent à comprendre et à justifier les résultats obtenus.
 

Le prix Humies Awards récompense les approches à base d’évolution artificielle qui rivalisent avec les humains pour résoudre des problèmes complexes. Kartezio s'avère plus compétitif que des opérateurs humains à la fois en temps de segmentation et en précision des segmentations réalisées.

Notre approche ouvre de nouvelles perspectives pour le traitement des images médicales, tout en développant des techniques informatiques qui repoussent les frontières de l'état de l'art scientifique.

Cette reconnaissance internationale démontre non seulement la pertinence et la robustesse de ces travaux dans le domaine de l'analyse d'images biomédicales, mais aussi la capacité des deux instituts, IRIT et CRCT, à innover en conjuguant expertises informatique et médicale.