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Comment le big data peut-il nous aider à combattre les maladies graves ?

Prédire l’apparition d’une épidémie, de l’arrivée du virus Zika jusqu’à la prédisposition d’une personne à développer un cancer, est fondamental pour pouvoir la combattre. Dans cette bataille, le big data se tient en première ligne.Thursday, May 30

De Jon Heggie

Il pourrait toucher l’un de vos proches, votre sœur, votre frère, un membre de votre famille ou un ami. Il pourrait vous toucher. L’immense majorité d’entre nous connaît quelqu’un qui a combattu ou combat actuellement le cancer. Les statistiques parlent d’elles-mêmes : aux États-Unis, un homme sur trois est susceptible de développer la maladie. Incroyablement complexe et difficile à soigner, elle est l’une des principales causes de décès à l’échelle mondiale. Grâce aux progrès continus de la médecine, le taux de mortalité lié au cancer a chuté de 23 % aux États-Unis, mais le nombre de nouveaux cas devrait augmenter de 62 % d’ici 2040. Alors que nous livrons une bataille permanente contre le cancer, une nouvelle arme puissante pourrait bien faire bouger les lignes. Cette arme, c’est le big data.

Comme son nom l’indique, le big data est incroyablement massif. Il désigne des ensembles de données si volumineux et complexes qu’ils échappent aux outils informatiques classiques et dont la collecte, la gestion et l’analyse ont rendu nécessaire le développement de nouvelles technologies. Il s’agit d’une industrie révolutionnaire d’une valeur de 200 milliards de dollars : au cœur des 2,5 trillions d’octets de données que nous générons quotidiennement se nichent des informations précieuses. Le passage au peigne fin de ces données peut faire émerger des tendances, des connexions et des indications susceptibles de pouvoir accroître une multitude de choses, de la marge bénéficiaire d’une entreprise aux chances de survie d’une personne atteinte d’une maladie, notamment du cancer.

Les mégadonnées – l’autre nom du big data – aident à combattre le cancer grâce à un diagnostic précoce, la détection anticipée de la maladie augmentant considérablement les chances de survie. Grâce au séquençage du génome humain pour la somme de 2 000 dollars (un peu moins de 1 800 euros), nous sommes en mesure de rechercher au sein de l’ADN d’un individu certains biomarqueurs génétiques liés au cancer. La numérisation d’un nombre croissant de dossiers médicaux permet également d’y rechercher des symptômes indicateurs de la maladie, incitant ainsi à procéder à des examens complémentaires. Les mégadonnées peuvent également révéler des tendances globales via l’identification de groupes à risque ou de corrélations insoupçonnées que nous pouvons par la suite étudier en vue de déterminer une cause ou un remède. Grâce à l’analyse d’un grand nombre de variables, nous avons pu établir que la désipramine, un antidépresseur courant, pourrait être un traitement efficace contre le cancer du poumon à petites cellules.

Identifier les mutations génétiques à l’origine de certains types de cancer peut conduire à la découverte de traitements plus efficaces. La maladie étant toutefois en perpétuelle évolution, le séquençage d’un génome cancéreux fournit de gigantesques quantités d’informations. Leur analyse peut déterminer quelles mutations sont les premières responsables dans la production de cellules tumorales et ainsi permettre le développement de médicaments qui cibleront et neutraliseront ces mutations. Dans le cas d’une collaboration à l’échelle planétaire, de telles recherches pourraient conduire à la création d’une base de données mondiale capable d’identifier certaines tumeurs et de prédire leur comportement, amplifiant alors la rapidité comme l’efficacité du traitement.

Des millions de personnes ont été soignées contre le cancer et certains traitements ont montré des résultats plus probants que d’autres. Chaque patient atteint d’un cancer génère au minimum un téraoctet de données numériques. La multitude de variables que sont la démographie, l’hygiène de vie et les antécédents médicaux, couplées aux spécificités du cancer et des soins administrés à un individu, constituent une mine de données qui n’attendent qu’à être analysées. Plusieurs projets collectent les fragments d’informations liés à ces patients et les publient à des fins d’études. En ayant accès à ces données, les médecins pourraient comparer le programme des traitements et les taux de réussite dans des cas similaires, leur permettant d’adapter les soins d’un patient en fonction de ceux qui ont porté leurs fruits. Et, à terme, de sauver des vies.

Le big data est sur le point d’être utilisé pour combattre la maladie sur un autre front. Il pourrait aider à répondre et à appréhender les épidémies de maladies infectieuses, de la grippe saisonnière à la propagation de la dengue. Pour ce faire, on envisage d’analyser les informations collectées sur plusieurs sources numériques en vue de dégager des schémas comportementaux susceptibles d’indiquer la naissance d’une épidémie. Un pic des recherches en ligne au sujet d’une maladie particulière ou de ses symptômes dans une région donnée pourrait révéler la présence d’une épidémie. De même, les références à une affection peuvent être sondées via les réseaux sociaux – permettant ainsi de suivre ses déplacements au sein d’une ville, d’un pays ou d’un continent. Avec près de quatre milliards d’internautes, Internet constitue une mine de renseignements aux possibilités infinies.

Jusqu’ici, cette méthode a connu plus ou moins de succès. Les incroyables résultats de Google Flu Trends lors du suivi de la grippe saisonnière ont été entravés par l’explosion des recherches dues au virus H1N1, faussant ainsi les données à l’échelle locale jusqu’à conduire à la fermeture du programme. Au Brésil, les données extraites de Twitter ont néanmoins permis de cartographier la propagation de la dengue et même de prédire son passage dans certaines villes. De la même manière, les recherches réalisées à partir de Google et Twitter ont prédit la propagation du virus Zika en Amérique latine plusieurs semaines avant toute déclaration officielle. Si de telles sources demandent à être peaufinées, elles pourraient bien apporter des pistes essentielles aux spécialistes enquêtant sur le terrain.

Car le big data apporte également une valeur ajoutée. Alors que de plus en plus de pays numérisent les dossiers médicaux, il est possible d’en dégager des tendances, allant de l’apparition de maladies à la résistance aux antibiotiques. De nombreux professionnels de santé rapportent d’ores et déjà les cas de maladies infectieuses dans des bases de données nationales et un réseau international de bénévoles soumet régulièrement des comptes rendus médicaux. Plus intéressant encore, les six milliards de smartphones censés être en usage d’ici 2020 devraient nous permettre d’interroger davantage d’individus au sein d’un plus grand nombre de pays au sujet de leur santé. Grâce à l’examen de ces données, il nous serait possible d’émettre les mises en garde nécessaires en temps voulu afin de suivre non seulement une épidémie mais aussi, pourquoi pas, la devancer.

Les soins médicaux ont énormément bénéficié des mégadonnées. Ne se contentant pas de contenir l’explosion des coûts à travers un gain d’efficacité et de meilleures prises de décision, elles nous permettent également de nous prémunir des affections évitables, d’accroître notre qualité de vie, de mieux gérer les épidémies, voire même de remporter la bataille contre le cancer. Alors que nous nous dirigeons à toute vitesse vers un univers numérique de 40 zettaoctets de données, l’ébauche d’une solution à certaines des maladies les plus graves pourrait bien se trouver au bout de nos doigts…

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