Session : Intelligence artificielle au service de la nutrition/santé personnalisée et durable

Dans cette présentation, nous explorons le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la nutrition mondiale. Nous commencerons par définir l’IA, en mettant l’accent sur l’apprentissage machine, et nous contextualiserons la nutrition dans le cadre plus large de la santé globale. Tout d’abord, cet exposé portera sur les différentes stratégies d’IA et leur pertinence pour la nutrition. Nous examinerons attentivement les stratégies nationales qui accordent une importance particulière à l’IA et à son application dans le domaine de la nutrition. Ensuite, notre présentation se concentrera sur des cas d’usage concrets en nutrition. Nous illustrerons divers exemples d’applications de l’IA, tels que la prévision des changements climatiques pour l’agriculture, la logistique et la gestion des flux de produits frais, ainsi que ses implications dans le domaine de la santé, notamment en ce qui concerne le microbiote, la fertilité, l’obésité et la santé publique, entre autres.

Dans un souci d’approche globale, nous apporterons un éclairage sur la relation complexe entre l’homme, la nature et l’intelligence artificielle. Nous examinerons les avancées technologiques de l’IA tout en abordant les inégalités qui peuvent survenir entre les pays dans ce contexte. Nous soulignerons l’importance de l’interdisciplinarité pour une approche équilibrée. Cela implique en particulier à la fois le respect de l’environnement et de la biodiversité, mais aussi l’implication des communautés locales dans la conception et la mise en œuvre de ces nouvelles technologies.

En conclusion, nous examinerons de près la question de l’éducation dans un contexte interdisciplinaire, en présentant à titre d’exemple les activités entre l’université Laval et Sorbonne Université, démontrant ainsi comment l’interdisciplinarité peut favoriser des solutions novatrices et durables pour relever les défis liés à l’IA et à la nutrition à l’échelle globale.

Des exemples concrets de projets de recherche en pharmaco-nutrition tirant profit de l’IA seront présentés.

L’hyperandrogénie, qui désigne la surproduction d’hormone masculine chez la femme, touche 5 à 10% des femmes. Son diagnostique chez l’enfant ou l’adolescente nécessite des examens et tests sanguins invasifs et dont la fiabilité est non optimale. Nous discuterons comment l’utilisation de l’IA a récemment permis l’invention de nouveaux outils diagnostiques.

Quelques travaux récents et les domaines dans lesquels l’IA pourrait avoir l’impact le plus important sur la recherche en nutrition seront présentés. La surveillance des métabolites est l’un des principaux moyens de mieux comprendre notre santé et l’impact de l’apport nutritionnel sur notre bien-être.

Les bactéries sont les organismes les plus étudiés du microbiome intestinal, car il est reconnu qu’elles ont un impact profond sur la santé intestinale de l’homme. La relation entre les bactéries intestinales et leur hôte est souvent décrite comme symbiotique, les bactéries bénéficiant d’une source constante de nutriments et d’un environnement stable, tandis que l’hôte bénéficie de capacités métaboliques supplémentaires et d’une protection contre les agents pathogènes. Bien qu’il s’agisse des entités biologiques les plus abondantes de la planète, les virus qui les infectent, appelés bactériophages ou phages, ont reçu beaucoup moins d’attention. Des études récentes ont montré que les phages modulent la dynamique des communautés microbiomiques en raison de leurs interactions prédateur-proie obligatoires avec leurs hôtes bactériens. On pense donc de plus en plus que les bactériophages jouent un rôle dans la santé humaine. Une étude réalisée sur 116 adultes québécois en bonne santé a exploré l’interaction entre la fraction bactérienne du microbiote intestinal, le système endocannabinoïde et la santé humaine. Il est important de noter que les sujets de l’étude ont été choisis pour représenter la population générale avec des compositions corporelles, des habitudes alimentaires et des niveaux d’activité physique quotidienne différents. Les individus ont été recrutés à l’Institut de nutrition et d’aliments fonctionnels de l’Université Laval et les caractéristiques anthropométriques et métaboliques de tous les sujets ont été mesurées. De plus, le séquençage du métagénome entier a été effectué sur des échantillons fécaux de ces individus. Dans le cadre de ce projet en cours, nous explorons la composante virale de ces échantillons fécaux. Des méthodes d’intelligence artificielle (IA) seront appliquées pour étudier les associations entre les phages, les bactéries et la santé humaine. Une attention particulière sera accordée au choix d’approches interprétables. Les modèles d’IA seront entraînés sur les données d’abondance microbienne pour prédire les variables de la santé métabolique et anthropométrique. Ensuite, ces modèles seront étudiés pour identifier les biomarqueurs phagiques et bactériens de ces variables de santé. L’accent sera mis sur la compréhension des interactions entre les phages et les bactéries. Ces analyses nous permettront de mieux comprendre les rôles que jouent les phages et les interactions phage-bactérie dans la nutrition et la santé.