La voix sur
Bienvenue dans « Au-delà des murs du laboratoire », un podcast du Salk Institute. Rejoignez Isabella Davis et Nicole Mlynaryk pour un voyage dans les coulisses du célèbre institut de recherche de San Diego, en Californie. Nous vous emmenons au cœur du laboratoire pour découvrir les dernières découvertes en neurosciences de pointe, biologie végétale, cancer, vieillissement et bien plus encore. Explorez le monde fascinant de la science tout en écoutant les histoires des brillants esprits qui la composent. Chez Salk, nous perçons les secrets de la vie et les partageons au-delà des murs du laboratoire.

Nicole
Bonjour à tous. Je m'appelle Nicole et je suis ravie d'être ici aujourd'hui avec Talmo Pereira, membre de Salk Fellow. Il utilise l'intelligence artificielle pour aider les biologistes à comprendre le cerveau, les plantes, les maladies, et bien plus encore. J'aimerais donc commencer ce podcast pour vous connaître un peu mieux et vous expliquer d'où vous venez. D'où venez-vous, Talmo ?

Talmo
Oui, je suis né et j'ai grandi au Brésil. Nous avons grandi dans la banlieue rurale de Campinas, et j'ai déménagé aux États-Unis à 16 ans. Mais avant cela, ma mère avait immigré aux États-Unis dans l'espoir de trouver du travail et de subvenir aux besoins de notre famille restée au pays. J'ai été élevé par ma grand-mère et mon oncle paraplégique jusqu'à ce que nous ayons assez d'argent et la possibilité de partir aux États-Unis pour poursuivre nos études et échapper à l'immobilisme socio-économique du Brésil.

Nicole
Waouh ! C'est une période longue et très formatrice dans ta vie, sans ta mère à tes côtés. Était-ce difficile pour toi ? Comment as-tu traversé cette période ?

Talmo
Oui, c'était difficile. J'ai réussi à m'en sortir pendant cette période, surtout au collège, en n'étant pas très populaire et en passant beaucoup de temps sur Internet et mon ordinateur, principalement à jouer à des jeux vidéo. Mais ensuite, pour obtenir un avantage déloyal dans mes jeux vidéo, j'ai commencé à apprendre à coder et à développer des petits scripts et des bots pour automatiser mon gameplay, ce que j'ai trouvé plus intéressant à un moment donné que de jouer aux jeux eux-mêmes. Ça a vraiment porté ses fruits par la suite. Il s'est avéré que ces compétences sont réellement monnayables.

Nicole
Oui, absolument. Est-ce que d'autres jeunes de ta ville faisaient ça ou est-ce que c'était quelque chose que tu as adopté tout seul ?

Talmo
Non, c'était vraiment une étrange confluence de facteurs. Le jeu s'appelle Tibia. Il y a toutes sortes de schémas squelettiques. C'est un jeu de rôle où il faut simplement tuer des ennemis, monter de niveau, gagner de l'or et devenir plus fort. Mais il était particulièrement populaire au Brésil, en Suède et en Pologne, pour une raison que j'ignore. Du coup, je me suis retrouvé avec beaucoup d'amis suédois et polonais au collège, ce qui, je suppose, n'était pas étrange à l'époque. Mais certains d'entre eux étaient passionnés de codage, et certains d'entre eux m'ont fait découvrir ce milieu du codage et du piratage de jeux vidéo. J'ai commencé à apprendre les bases grâce aux tutoriels, puis à utiliser MSN Messenger et les forums de discussion traditionnels.

Nicole
Et donc, pendant que vous grandissiez et développiez ces compétences en codage, que faisait votre mère aux États-Unis ?

Talmo
Pendant la séparation, elle cumulait trois ou quatre emplois : ménage, livraison de journaux, soins aux personnes âgées, baby-sitting. J'étais donc très motivée, lorsque nous avons déménagé ici, à vraiment tirer profit de tout cela en me consacrant pleinement à mes études. Et donc, pour nous, le rêve américain, celui d'un immigrant qui arrive et réussit, c'est de devenir médecin.

J'ai eu la chance d'intégrer l'Université du Maryland, comté de Baltimore, en tant que boursier Meyerhoff. Ce programme est l'un des plus performants du pays pour l'insertion des minorités sous-représentées dans des cursus de niveau supérieur en STEM.

J'ai commencé mes études en biochimie. Je prévoyais de poursuivre des études de médecine, mais j'étais convaincu que je voulais faire de la recherche. J'ai donc décidé de faire un doctorat en médecine et j'ai commencé à explorer des opportunités de recherche dès mes études de premier cycle. J'en ai fait une au Broad Institute de Harvard juste après ma première année et j'ai appris de manière très concluante que mes points forts ne résidaient pas dans le travail en laboratoire. J'ai dû dépenser plusieurs fois le montant de ma bourse en anticorps et autres réactifs de biologie moléculaire, simplement parce que je ratais toujours une petite étape de la procédure ou que j'oubliais quel puits était le témoin et l'échantillon expérimental, etc.

Mais l'été suivant, j'ai en quelque sorte bouclé la boucle avec toute mon expérience en codage et j'ai décidé de me lancer dans les neurosciences computationnelles. Je suis donc retourné au MIT l'été suivant pour travailler avec Sebastian Sun, qui essayait essentiellement de prédire la connectivité du cerveau en le découpant et en l'imagé. Cela impliquait beaucoup de codage et de nombreux défis techniques liés à la reconstruction de l'apparence du cerveau.

Et j'en suis tombé amoureux, car c'était ma première occasion d'appliquer efficacement toutes ces compétences acquises à un problème de recherche scientifique sérieux. J'ai réalisé que c'était là que résidaient mes points forts. Certainement pas sur le banc d'essai, cependant. Mais j'ai aussi trouvé que j'y prenais vraiment plaisir. J'ai donc continué à explorer cette voie tout au long de mes recherches, à l'Université du Maryland et l'été suivant, lorsque j'étais à Caltech, où je travaillais avec David Anderson sur la quantification du comportement animal.

Cela s'est avéré être une expérience extrêmement formatrice, car cet été-là a complètement changé la trajectoire de ma carrière. J'ai défini les questions de recherche. Cela m'a permis d'apprendre les méthodes générales, mais cela m'a aussi apporté quelque chose d'encore plus précieux : une vision.

Nous avions un objectif très concret : en observant tous ces animaux, nous voulions comprendre le fonctionnement de leur cerveau en fonction de leurs mouvements. Si vous avez des animaux de compagnie, vous avez probablement déjà vécu cela, mais on observe tous ces petits schémas dans leur langage corporel et, avec le temps, il devient évident qu'ils ne font pas que réagir. Ils suivent des programmes très complexes qui doivent être contrôlés par leur cerveau.

Je regardais autour de moi et tous les meilleurs scientifiques autour de moi à l'époque, et dans une large mesure encore aujourd'hui, analysaient le comportement en faisant essentiellement ce que les gens faisaient des centaines d'années auparavant, c'est-à-dire s'asseoir, observer et simplement écrire quand et pendant combien de temps l'animal fait X, Y ou Z.

Et il doit sûrement y avoir une meilleure solution, n'est-ce pas ? C'est finalement devenu la question qui m'a motivé, tout au long de mes études supérieures, ainsi que l'une des missions principales de mon laboratoire ici à Salk.

Nicole
Je dois vous demander, avez-vous déjà envisagé de devenir ingénieur logiciel ou de vous lancer dans l'informatique simplement étant donné que vous avez développé toutes ces compétences et que c'est une industrie qui peut être très lucrative.

Talmo
Oui. J'ai beaucoup réfléchi à l'industrie, notamment grâce à mon expérience en ingénierie logicielle et en intelligence artificielle appelée apprentissage profond. J'ai d'ailleurs un peu exploré cette voie.

Pendant mes études supérieures, j'ai pris quelques mois de congé pour effectuer un stage chez Google AI et acquérir l'expérience d'un travail de chercheur scientifique à temps plein dans un laboratoire de recherche industriel de pointe, effectuant essentiellement le même type d'informatique, du moins, que ce que je faisais auparavant. Les applications n'étaient pas les mêmes. Nous ne cherchions pas à résoudre des problèmes biologiques, mais l'informatique et les mathématiques étaient pratiquement indissociables.

J’ai dû prendre une décision à un moment donné, alors que je terminais mon doctorat, à savoir si j’allais retourner dans l’industrie et poursuivre cette expérience ou suivre la voie universitaire, où j’en suis maintenant.

Et c'était une décision vraiment difficile, n'est-ce pas ? Évidemment, notre famille n'a pas beaucoup d'argent, donc subvenir aux besoins de ma mère et de ma famille a toujours été une priorité pour moi. Et j'ai dû avoir une conversation sérieuse avec elle.

Mais pour être honnête, Salk était non seulement très attractif, mais ils m'ont aussi repéré très tôt. Avant de terminer mon doctorat, mon objectif était de postuler largement à des postes industriels et universitaires comme celui-ci. Kay Tye a fini par me recruter pour ce poste. C'était en tête de ma liste de carrières si je choisissais la voie universitaire. Alors, quand j'ai reçu l'offre de Salk et que j'ai constaté leur ouverture d'esprit quant à la fourniture de ressources que les informaticiens n'ont généralement pas dans le milieu universitaire – notamment des investissements importants dans l'infrastructure informatique, que l'on trouve généralement uniquement dans les laboratoires industriels – je me suis dit : « Bon, j'imagine que j'aurai assez pour faire mes recherches et les faire au plus haut niveau. » Donc, tout est une question d'argent. Et finalement, nous avons décidé que c'était suffisant.

Nicole
Il semble que le programme de bourses Meyerhoff ait joué un rôle crucial dans l'établissement de vos bases pour vos études ultérieures et votre arrivée à Salk. Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur cette expérience ?

Talmo
Oui, oui, tout à fait. Le programme Meyerhoff Scholars a été créé par Freeman Hrabowski, militant des droits civiques, mathématicien, puis président de l'université.

J'ai eu beaucoup de chance, car à la fin de mes candidatures universitaires, ma conseillère d'orientation m'a dit : « Tu dois faire ça, j'ai rempli un formulaire de candidature pour que tu le fasses, alors tu le fais. » Elle m'a répondu : « OK, je n'ai jamais entendu parler de ça, mais j'ai vraiment peur de lui dire non. »

C'était vraiment important de proposer ces programmes d'été. Pouvoir y aller m'a vraiment aidé, car j'ai pu obtenir des lettres de motivation pour des études supérieures. Je travaillais avec les meilleurs laboratoires et j'ai eu l'occasion de mener des recherches de haut niveau.

Nicole
Oui, c'est vraiment génial. Et je me demande si tu as eu le sentiment d'avoir pu transmettre cette expérience à Salk en encadrant d'autres étudiants ?

Talmo
Oui, ce qui me réjouit vraiment cette année, et c'est en grande partie grâce au Bureau de la diversité, de l'équité et de l'inclusion, c'est que nous allons bientôt lancer notre premier programme d'été de bourses de recherche de premier cycle, et je serai pour la première fois chercheur principal hôte pour l'un de ces programmes d'été. Je suis très enthousiaste à l'idée de cette opportunité, car c'est ce qui a véritablement façonné ma carrière et j'ai hâte de pouvoir donner en retour.

Nicole
Je suis sûr que ce sera une expérience incroyable pour les stagiaires qui travailleront avec vous.

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Nicole
Vous êtes maintenant membre Salk Fellow à l'Institut. Que signifie exactement être membre Salk Fellow ?

Talmo
Les fellows sont un type de poste très atypique. Il n'en existe qu'une poignée aux États-Unis. C'est un peu différent du parcours universitaire traditionnel, où l'on fait généralement un doctorat, puis un postdoctorat, puis on postule à un poste de professeur assistant titulaire. Ces programmes permettent de sauter l'étape du postdoctorat et d'accéder directement à une autonomie fonctionnelle. Cela signifie que vous avez de l'espace, des fonds pour une start-up et la possibilité d'embaucher. Mais l'avantage principal de ce type de poste est de vous permettre de démarrer votre carrière indépendante dès la fin de vos études supérieures.

L’une des principales réussites qui a vraiment permis à ce projet de fonctionner a été le fait que je savais ce que je voulais faire avant même d’entrer à l’école supérieure, puis j’ai essentiellement mis cela en œuvre et j’ai obtenu, essentiellement, un outil qui était l’aboutissement de mon travail de doctorat et qui a connu un certain succès et qui pouvait soutenir tout un programme de recherche autour de lui.

Nicole
Vous avez mentionné le logiciel que vous avez développé pendant vos études supérieures. Pouvez-vous nous en dire un peu plus ?

Talmo
Oui. Pour mon doctorat, je suis allé à Princeton, où j'ai obtenu mon doctorat en neurosciences. Mon objectif principal était simplement de quantifier l'ensemble du répertoire de parade nuptiale des drosophiles. En gros, je voulais cartographier l'intégralité du rituel de parade nuptiale des drosophiles : leur langage corporel, leurs petits pas, leur danse et leur chant.

Cela m'a conduit à un long détour par l'informatique, et plus précisément par un domaine de l'intelligence artificielle appelé « apprentissage profond ». À l'époque, on commençait tout juste à démontrer qu'il pouvait résoudre de nombreux problèmes de vision par ordinateur et, plus précisément, extraire des informations d'images et de vidéos. Cela incluait notamment le suivi de pose, aussi appelé capture de mouvement.

Imaginez une combinaison de capture de mouvement, comme celle que vous avez peut-être vue dans les coulisses d'Hollywood. Elles sont composées de tous ces petits points et de toutes ces boules que les acteurs doivent porter pour capturer leurs mouvements et animer ensuite des personnages comme Shrek ou Avatar, par exemple.

En voyant l'un d'eux, j'ai réalisé qu'on pourrait utiliser ça pour les animaux. On ne peut pas les forcer à porter un costume. Je ne peux pas faire de capture de mouvement sur mes mouches à fruits. Mais tout ce truc d'apprentissage profond venait de montrer qu'on pouvait faire ça sans marqueurs, sans points. Il suffisait juste de faire fonctionner l'algorithme.

J'ai donc essentiellement adapté l'approche qui avait fonctionné pour le problème de suivi de pose humaine et j'ai apporté quelques modifications pour qu'elle fonctionne bien chez les animaux de laboratoire et j'ai procédé à la démonstration que cela fonctionnerait de manière très générale sur pratiquement toutes les espèces.

Nicole
Oui, c'est une excellente idée. Et juste au moment où tu l'expliques, ça paraît presque évident : pourquoi ça n'a pas été fait avant ?

Talmo
Oui, c'est une excellente question. J'ai l'impression que toutes les idées les plus géniales ont ce côté-là, n'est-ce pas ? C'est évident et surprenant que personne ne l'ait jamais fait auparavant. Il y a une confluence de facteurs qui m'ont placé dans une situation idéale pour non seulement reconnaître que cette technologie était possible et applicable ici, mais aussi pour avoir la possibilité de la concrétiser. De la mettre en œuvre.

Nicole
Ouais. Et la capacité de le faire aussi.

Talmo
Oui, et le contexte technique pour pouvoir le mettre en œuvre. Je pense que c'est arrivé très vite, précisément pour ces raisons. Nous avons réalisé que c'était une excellente idée, et il est surprenant que personne ne l'ait encore mise en œuvre. Mais c'était simplement la conjonction de la reconnaissance du problème et de la prise de conscience qu'il existait une technologie sur laquelle nous pouvions baser une solution.

Nicole
Oui, c'est incroyable. Comment avez-vous intégré cela à votre laboratoire actuel ou l'avez-vous adapté à d'autres usages ?

Talmo
L'une des prochaines étapes était d'étendre l'algorithme pour qu'il fonctionne avec plusieurs animaux, car la version originale était limitée à un seul animal. Or, le cas multi-animaux s'est avéré être un problème bien plus complexe. Il ne s'agissait pas simplement de l'étendre pour en gérer deux au lieu d'un.

Il s'agissait en réalité d'un manque de connaissances considérable, car nous devons désormais faire en sorte que notre intelligence artificielle, notre IA, puisse non seulement déterminer la position des parties du corps sur une image, mais aussi comment les relier et les suivre au fil du temps. Elle doit essentiellement apprendre ce qu'est un corps ou un membre, à un niveau beaucoup plus élevé. C'est simplement un problème plus complexe.

Nous avons résolu ce problème et l'avons également publié dans le cadre d'une méthode appelée SLEAP. Des gens l'ont adopté et l'utilisent pour toutes sortes de projets, dont certains ont donné lieu à des collaborations depuis que j'ai mon propre laboratoire à Salk.

J'en souligne quelques-unes. L'une d'elles, qui nous a vraiment surpris, est que certains l'ont adopté et ont commencé à l'utiliser pour suivre le mouvement des plantes, en timelapse et sous d'autres formes d'imagerie. Et oui, pourquoi pas vraiment ? Toutes les formes de vie sont capables de se déplacer à différentes échelles de temps. Et notre conception le rend non seulement facile à utiliser, mais aussi à tester avec de nouveaux types de données.

Nous collaborons actuellement dans mon laboratoire avec celui de Wolfgang Busch et l'Initiative Harnessing Plant afin de phénotyper les systèmes racinaires des plantes à l'aide de SLEAP. L'idée est de localiser toutes les extrémités et tous les points de ramification des racines afin d'en extraire des informations telles que leur fréquence de ramification, leur profondeur et leur masse. Cela permettra de soutenir d'autres efforts visant à associer ces caractéristiques à des programmes génétiques spécifiques, qui pourront ensuite être utilisés pour créer des semences améliorant la séquestration du carbone et freinant le changement climatique. Je ne connais rien à la biologie végétale. J'ai beaucoup appris, mais je suis ravi de participer à ce projet et de pouvoir contribuer à ce domaine.

Et puis un autre domaine qui va au-delà de mes objectifs initiaux en neurosciences est la biologie du cancer, où nous commençons maintenant une collaboration avec Dani Engle et Christian Metallo pour extraire essentiellement des marqueurs du langage corporel de la progression du cancer du pancréas.

Nous pensons que, comme le cancer du pancréas affecte le métabolisme et peut ensuite modifier la façon dont l'animal choisit de s'alimenter, la structure de son alimentation, de manière probablement très spécifique, grâce à une méthode plus sensible comme celle-ci, qui nous permet de le suivre 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, nous espérons pouvoir a) corréler les changements de son langage corporel à ceux de son métabolisme, et b) prédire s'il développera un cancer beaucoup plus tôt, en utilisant uniquement des données vidéo à partir desquelles nous extrayons sa posture et son langage corporel. S'il mange moins, à intervalles plus courts, ou s'il ne mange pas du tout, ce sont ces éléments que nous pourrons mesurer, ainsi que tous ses autres comportements, comme la douleur ou les comportements antisociaux, et d'autres marqueurs pour lesquels nous ne disposons pas de test explicite, mais qui sont des prédicteurs évidents en raison de la nature systémique d'une maladie comme le cancer.

Nicole
C'est tellement fascinant.

Maintenant, rappelez-moi, comment utilisez-vous ces techniques pour étudier la perception humaine de l'art ? Je sais que vous avez récemment collaboré sur ce sujet.

Talmo
Nous collaborons avec le Los Angeles County Museum of Art (LACMA), ainsi qu'avec Tom Albright et Sergei Gepshtein, ici à Salk, pour quantifier et modéliser le comportement des visiteurs d'une exposition du LACMA. Nous avons donc installé plusieurs caméras de sécurité tout au long du plafond de l'exposition, qui suivent les déplacements de tous ceux qui la visitent.

Grâce à une reconstitution numérique de l'exposition, nous pouvons désormais déduire des éléments tels que l'endroit où les visiteurs regardent, ce qu'ils voient et les propriétés visuelles de l'exposition – tant en termes de configuration spatiale, d'agencement, de disposition des pièces, de palettes de couleurs et même de subtiles manipulations comme l'éclairage ou d'autres propriétés. Comment cela affecte-t-il leur interaction avec l'exposition ? Passent-ils plus de temps à certains endroits, cela modifie-t-il leur trajectoire ? Pouvons-nous prédire cela à partir de notre reconstitution de leur comportement et de leur expérience ?

Nicole
C'est vraiment génial. On dirait que tu as tellement de projets intéressants dans tous les domaines scientifiques. Je me demande donc : parmi tout ce que tu fais en tant que scientifique, quel est ton aspect préféré ?

Talmo
L'une de mes activités préférées est sans aucun doute la possibilité d'encadrer et de soutenir mes étudiants et stagiaires. Je trouve cela extrêmement gratifiant.

D'un point de vue scientifique, ce qui m'enthousiasme vraiment, c'est que ces méthodes d'IA ne ralentissent pas, n'est-ce pas ? On peut le constater avec ces grands modèles de langage comme ChatGPT, entre autres, : ce type d'approche, cette technologie, ne fera que gagner en importance et en performance. Je suis donc très enthousiaste à l'idée d'intégrer cela à tous les domaines du laboratoire, y compris un projet qui me passionne particulièrement.

Notre objectif, maintenant que nous avons pu capturer le comportement, est de pouvoir le simuler. Dans le cadre de ce projet, nous avons essentiellement pour objectif de créer des avatars numériques de nos animaux, comme des souris en 3D, comme s'ils étaient dans des jeux vidéo, et de les entraîner grâce à l'IA à jouer à ce jeu vidéo où ils obtiennent plus de points en imitant le langage corporel de leurs vrais animaux. L'IA servira ensuite de point d'ancrage pour étudier le cerveau, en contraignant l'IA à avoir la même structure et les mêmes connexions que celles que nous supposons au cerveau réel. Nous créons donc un cerveau virtuel qui contrôle un animal virtuel et doit se déplacer et se comporter comme de vrais animaux. Cela nous permet ensuite de générer des prédictions sur le fonctionnement du cerveau, que nous pouvons ensuite tester et utiliser, si elles sont erronées, pour contraindre davantage le modèle et lui permettre de faire des prédictions de plus en plus précises.

Je suis vraiment enthousiaste à propos de ce cadre, car il ne s'agit pas vraiment d'un projet. C'est une nouvelle orientation de recherche, une nouvelle façon de faire des neurosciences. Et je pense que cette formule générale va véritablement s'imposer dans tous les domaines scientifiques, car elle permet de modéliser explicitement n'importe quel système biologique avec une IA. Je pense que cette approche va véritablement changer la donne, et je suis impatient de voir quelles découvertes nous pourrons faire grâce à cette approche.

Mais plus largement, je suis vraiment ravi de pouvoir contribuer à toute l'incroyable science de classe mondiale qui se déroule ici à Salk et de voir la technologie que nous développons être utilisée pour toutes ces applications super cool.

Nicole
Ouais, c'est vraiment génial. Je voulais poser une question complémentaire. Avec cette nouvelle technologie sur laquelle vous travaillez, théoriquement, d'ici des années, cela aiderait-il les scientifiques à étudier différents systèmes du corps, peut-être sans même utiliser de modèle animal, mais simplement en utilisant cette technologie ? Je suppose qu'une fois l'apprentissage terminé, on peut accélérer le processus et tester des hypothèses très rapidement.

Talmo
Je pense que c'est là toute la promesse de ce système. Mais je pense que vous avez parfaitement saisi le concept. C'est exactement cela. Il s'agit de la capacité à générer des hypothèses testables, puis à les itérer en intégrant des résultats expérimentaux pour les améliorer continuellement.

Nicole
Eh bien, nous avons vraiment hâte de voir ce qui va suivre.

En attendant, je tiens à vous remercier chaleureusement d'être venu sur le podcast aujourd'hui. Ce fut un plaisir de discuter avec vous et d'en apprendre davantage sur votre parcours vers Salk, tout ce que vous avez accompli jusqu'à présent et tout ce que vous avez en cours de réalisation.

Talmo
Oui. Merci beaucoup de m'avoir invité. Je suis super excité.

La voix sur
Beyond Lab Walls est une production du Bureau de la communication de Salk. Pour découvrir les dernières actualités scientifiques de Salk, abonnez-vous à notre podcast et rendez-vous sur Salk.edu pour rejoindre notre nouvelle chaîne média exclusive, Salk Streaming. Vous y trouverez des interviews de nos scientifiques, des vidéos sur nos études récentes et des conférences publiques données par nos professeurs de renommée mondiale. Vous pouvez également explorer notre magazine primé, Inside Salk, et vous abonner à notre newsletter mensuelle pour rester informé(e) de l'actualité du monde qui se déroule dans ces murs.