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L’intelligence numérique en santé animale

Description et justification du domaine

Sommaire et secteurs

L’apport de données massives suite à l’informatisation des dossiers de santé, des analyses de laboratoire et des données génomiques des animaux amène des changements dans la pratique de la médecine vétérinaire. Un changement de paradigme nommé « la révolution épidémiologique » a été identifié dès les années 1980 par Calvin Schwabe, un vétérinaire qui a entre autres fait la promotion du concept d’une Santé (One Health). La pandémie actuelle qui affecte les humains met en lumière l’importance d’une approche intégrée à l’interface homme-animal-environnement pour mieux se préparer et gérer les crises sanitaires. Des études épidémiologiques quantitatives et éventuellement l’utilisation de méthodes d’analyse liées à l’intelligence artificielle (IA) participent à améliorer les connaissances (évidences) par des modèles explicatifs et à développer des modèles prédictifs utiles à la prise de décision dans plusieurs secteurs de la médecine vétérinaire :

  • Santé animale : prise de décision dans un contexte de production durable incluant la protection de l’environnement, le bien-être animal tout en assurant la rentabilité pour le producteur et la population humaine. Les décisions sont prises tant au niveau individuel que du troupeau (médecine de population). Elles impliquent aussi bien le diagnostic, le choix du traitement et le pronostic.
  • Antibiogouvernance : meilleure utilisation des antibiotiques chez les animaux pour contrer l’antibiorésistance, l’une des plus graves menaces pesant sur la santé mondiale, la sécurité alimentaire et le développement économique selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS); validation des stratégies alternatives à l’usage des antibiotiques.
  • Santé publique vétérinaire et biosécurité : identification et contrôle des facteurs de risque des maladies animales et mise en place des méthodes de prévention pour les maladies infectieuses zoonotiques.

Importance

Cette approche quantitative basée sur la prévention fait partie du concept Une Santé qui est reconnue mondialement par plusieurs organismes de l’ONU dont l’OMS, OIE (Organisation mondiale de la santé animale), FAO (Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture). Ces trois organismes ont mis en lumière le manque d’intégration dans les pratiques actuelles de la médecine incluant la médecine vétérinaire. Le gouvernement du Québec a revu récemment son programme d’amélioration de la santé animale au Québec (ASAQ) pour les animaux de la ferme pour l’orienter vers un Programme intégré de santé animale du Québec (PISAQ). La Faculté de médecine vétérinaire (FMV) de l’Université de Montréal, la seule faculté francophone en Amérique du Nord et leader dans la francophonie, est appelée à jouer un rôle important dans le partage de l’expertise, l’analyse des données, l’apport de solutions basées sur des évidences et la formation des futurs professionnels de la santé animale et la salubrité des aliments. Un groupe (IA-Agrosanté) comprenant deux professionnels en analyse de données et modélisation en IA vient d’être formé à la FMV pour répondre aux défis liés à l’analyse de données massives et au développement de l’IA, un poste de professeur s’ajoutera sous peu à ce groupe. Ce professeur aura un double profil en tant que vétérinaire et chercheur en santé numérique.

La FMV possède une masse critique de chercheurs et d’experts ayant accès à des bases de données à l’intérieur de groupes de recherche structurés ou de regroupements stratégiques financés par le FRQNT, et ce autant au niveau de la recherche fondamentale qu’appliquée. De plus, la FMV vise à unir la science des données et la médecine vétérinaire afin de propulser l’innovation en agroalimentaire, en santé animale et en santé publique. Plusieurs avancées ont déjà vu le jour afin d’atteindre cette vision, et plusieurs autres sont en développement. Dans ce cadre, la FMV a développé une plateforme novatrice et collaborative en IA dans le domaine de l’agroalimentaire et de la santé animale; la plateforme IA-Agrosanté.

Ajout 14/07 : La santé animale a des répercussions importantes tant en ce qui concerne les interactions avec la santé humaine (une seule santé, santé mentale) qu’avec la politique d’autonomie agro-alimentaire (indépendance alimentaire du Québec et du Canada au niveau des protéines animales). La pandémie a démontré à quel point ces enjeux sont actuels.

Bases de données

Finalement, les chercheurs de la FMV ont déjà amassé de nombreuses bases de données où son colligé diverses données de caractérisation moléculaire d’antibiorésistance et d’utilisation des antibiotiques chez diverses espèces animales et d’autres données en santé animale:

  • Le Centre de diagnostic vétérinaire de l’Université de Montréal (CDVUM) joue un rôle unique en diagnostic vétérinaire au Québec. Le MAPAQ a investi plus de 50 M$ pour le Complexe de diagnostic et d’épidémiosurveillance vétérinaires du Québec qui accueille plusieurs des 14 laboratoires du CDVUM et le laboratoire d’épidémiosurveillance animale du Québec. Les laboratoires sont équipés d’équipements de pointe qui génèrent plusieurs données accessibles numériquement. Les données sont en lien avec des analyses hématologiques, biochimiques, bactériologiques, virologiques et génomiques (séquençage).
  • L’utilisation judicieuse des antibiotiques chez les animaux est une préoccupation majeure du ministère de l’agriculture, des pêcheries et de l’alimentation du Québec (MAPAQ) ainsi que du ministère de la santé et des services sociaux (MSSS) matérialisée récemment par leur support conjoint pour la réalisation, par la FMV, d’une étude de faisabilité pour un système de monitorage en continu de l’utilisation des antibiotiques en santé animale au Québec. De plus, des études en cours à la FMV visant à optimiser les schémas posologiques des antibiotiques et valider les stratégies alternatives à l’usage des antibiotiques chez les animaux d’élevages.
  • En médecine bovine, depuis plus de 30 ans, les médecins vétérinaires québécois participent à un système informatisé de gestion du dossier médical des animaux (DSA : dossier de santé animale) suite à un projet de recherche et développement piloté par des chercheurs de l’Université de Montréal. Le système comprend des logiciels (2) pour l’acquisition et le traitement de données à la ferme et à la clinique vétérinaire et une banque de données centralisée qui peut être mise à jour en temps réel. Au total, 6680 troupeaux contribuent à la banque de données DSA établie au milieu des années 1980. Ce système est reconnu mondialement, il est implanté en France, en Belgique, en Suisse et en Colombie. La banque de données québécoise est la seule de ce type au monde. En France, l’ANSES (Agence nationale de sécurité sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail) a fait appel à la banque de données DSA pour démontrer l’innocuité de certaines interventions chez les bovins.
  • En médecine porcine, les médecins vétérinaires et la FMV (chercheurs et Service de diagnostic) collaborent à la caractérisation de plusieurs agents infectieux bactériens et viraux ainsi qu’à la détection de pathogène en émergence. Des activités des surveillances sont également réalisées telles que celles du Laboratoire de référence pour Escherichia coli (EcL). Au Laboratoire d’épidémiologie et de médecine porcine (LEMP), les séquences du virus du syndrome reproducteur et respiratoire porcin (SRRP) sont colligées et associées aux informations de sites porcins permettant plusieurs activités de surveillance et le fonctionnement d’outils d’aide à la décision interactifs pour les vétérinaires porcins. Sur le plan de la recherche, plusieurs types de données (ex. démographie, transport, biosécurité etc.) ont également été collectées en vue d’identifier les facteurs de risque de maladies endémiques.
  • En médecine des animaux de compagnie et médecine équine, le Centre hospitalier universitaire vétérinaire (CHUV) de la FMV dispose d’un logiciel (VetView) utilisé par plusieurs facultés vétérinaires en Amérique du Nord pour consigner le dossier médical de ses patients. De plus, la plupart des médecins vétérinaires en pratique privée utilisent un logiciel développé au Québec (LogiVet) pour la gestion du dossier médical. Ceci permettrait de mettre en commun des données en santé pouvant répondre à des besoins en santé publique ou antibiogouvernance.

Contexte

Mots-clefs : Agriculture durable, antibiogouvernance, antibiorésistance, antimicrobiens, médecine vétérinaire, médecine de population, protéomique, métagénomique microbienne, Une seule santé, santé animale, santé publique vétérinaire, zoonose, tests diagnostiques, maladies bovines, veau, pneumonie, Science des donnée, agriculture de précision, santé de sol, médecine vétérinaire, production laitière, Systèmes agricoles, agro environnement, changement climatique, production fromagère

Organisations pertinentes :

  • Organismes subventionnaires : MAPAQ, Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC), MITACS, CRSNG, FRQNT, Prompt/MEI, CRIBIQ, Novalait, IRSC, Swine Innovation Porc.
  • Groupes et regroupements : CERCL, Plateforme IA-Agrosanté, CRIPA, CRRF, Op+Lait, Groupe de recherche en maladies infectieuses du porc (GREMIP), GREZOSP, Chaire de recherche en salubrité des viandes (CRSV).
  • Partenaires industriels : Saint-Hyacinthe technopole (Zone innovation en création) et les compagnies qui en font partie, DSAHR, Zoetis, Merck Santé animale, Vétoquinol et autres compagnies pharmaceutique et d’alimentation animale, compagnies diagnostics vétérinaires (Ex : Idexx)
  • Associations : Association des Médecins Vétérinaires Praticiens du Québec (AMVPQ, animaux de la ferme), Association des vétérinaires en industrie animale (AVIA, porc et volaille), Association des médecins vétérinaires du Québec (AMVQ, animaux de compagnie), Association des vétérinaires équins du Québec (AVEQ), l’Union des producteurs agricoles (UPA), Centre de développement du porc du Québec inc. (CDPQ) et différentes associations de producteurs de bovins, porcs, volailles, …
  • Producteurs de bovins du Québec, Lactanet, Producteurs laitiers du Québec, Agropur, laboratoires pharmaceutiques vétérinaires.

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation :

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

  • Alexandre Thibodeau
  • Emile Bouchard
  • Mohamed Rhouma
  • Nahuel Fittipaldi
  • Simon Dufour
  • Younès Chorfi

Programmes-cadres potentiels

Stratégies pour réduire l’usage des antimicrobiens chez les animaux d’élevage en utilisant l’intelligence numérique :

  • IA pour la différenciation entre les maladies bactériennes et virales chez les animaux d’élevage
  • IA pour le diagnostic et le traitement précoce des infections bactériennes chez les animaux d’élevage dans une perspective de réduction de l’utilisation des antimicrobiens.
  • IA pour établir le pronostic et le plan de thérapeutique à l’aide des données de protéomique et génomique des isolats bactériens.
  • IA pour établir et prédire la résistance aux antibiotiques d’isolats bactériens à partir des données de protéomique et génomique.

En parallèle, les isolats bactériens sont souvent identifiés ou typés par MALDI-TOF, ce qui génère une énorme quantité de données supplémentaires. Cependant, ces données ne sont pas actuellement exploitées à leur juste valeur. Il est ainsi possible d’utiliser les données de MALDI-TOF pour identifier des profils protéiniques associées à la résistance aux antibiotiques chez des isolats bactériens. La modélisation par IA des données de la FMV permettrait d’associer la variation génomique et protéinique avec les phénotypes des bactéries résistantes aux antibiotiques. Les données du MALDI-TOF pourraient aussi servir à l’identification de gènes de résistance sur des échantillons/souches provenant de différentes banques de données dans le porc, la volaille et les bovins.

Modélisation prédictive d’aide à la décision pour améliorer les conditions d’élevage et la santé des animaux :

Un important projet (Vetmétabo), impliquant des chercheurs (3) de la FMV et d’autres universités (3), soumis par un partenaire (DSAHR) vient d’être financé (1,2 millions$) par Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC). L’objectif du projet est de réduire l’impact des maladies métaboliques sur la production, la reproduction, le bien-être et la longévité des bovins laitiers canadiens. L’utilisation de la métabolomique pour le développement d’algorithmes de prédiction et leur implantation à une échelle commerciale sera exploré. Nous intègrerons différentes composantes du profil métabolomique (biochimie sanguine) à l’aide d’apprentissage machine pour permettre d’identifier, de qualifier et de quantifier, à partir de sérums collectés durant la période de transition (avant la mise bas), les risques pour une vache laitière multipare d’avoir des problèmes de santé, de reproduction et de pertes de production durant sa lactation. Une fois que les algorithmes seront développés, ils seront intégrés dans une plateforme web bilingue accessible à l’ensemble des Canadiens. Ce projet, qui est composé de 4 activités distinctes, collectera de l’information sur 1200 vaches multipares durant 1 an pour permettre la modélisation. À la fin du projet, il est souhaité mettre à la disposition des producteurs et vétérinaires canadiens un outil permettant de cibler des actions de correction dans la gestion du troupeau, pour réduire l’impact économique des maladies et augmenter le bien-être, la production et la santé des animaux.

Agriculture de précision :

Agriculture de précision à l’aide de capteurs utilisés dans plusieurs productions animales (bovins, porcs, volailles) pour le suivi de l’activité, de paramètres liés à la santé et l’environnement des animaux. Les données peuvent être analysées pour améliorer les conditions d’élevage, le bien-être animal et réduire l’utilisation de médicaments incluant les antibiotiques.

(ajout 22/07) Analyse automatisée d’images :

Analyse automatisée d’images dans le domaine de la pathologie et de l’imagerie médicale. Plusieurs logiciels disponibles sur le marché permettent le développement d’algorithmes automatisés pour réaliser du contrôle de qualité (par random forest, par exemple), alors que d’autres (deep learning, convolutional neural networks) permettent des classifications plus complexes par apprentissage automatique, notamment pour classifier des lésions dans des buts de recherche ou de diagnostic. La grande variété d’espèces distingue la médecine vétérinaire de la médecine humaine, déjà en avance du côté de l’IA en imagerie diagnostique

Documentation complémentaire

Données de DSA, bovins laitiers – accessibles aux chercheurs FMV immédiatement : 2 683 315 dossiers d’animaux, 78 534 566 lignes de données de santé, 155 793 235 codes de santé, 22 430 310 lignes de données de production provenant du contrôle laitier. Le système comprend 650 codes/variables de santé et les médicaments vétérinaires distribués au Québec.

Données du MALDI-TOF – accessibles aux chercheurs de la FMV immédiatement : caractérisation moléculaire et méta-données associées à 17,000 isolats bactériens isolés à partir d’échantillons de lait. (Dufour S, Labrie J, Jacques M. 2019. The Mastitis Pathogens Culture Collection. Microbiol Resour Announc 8:e00133-19. https://doi.org/10.1128/MRA.00133-19.).

(Ajout 22/07) Lames d’histologie – plus de 30 000 lames par année, banque des 15 dernières années disponibles, incluant les blocs pour recoupe et nouvelle coloration. Une partie sont déjà numérisées, les autres peuvent être ajoutées avec le numériseur Aperio haute capacité du CDVUM, permettant de numériser jusqu’à 400 lames en 8 heures, dans un format compatible avec les logiciels d’intelligence artificielle actuellement sur le marché.

(ajout 22/07) Imagerie médicale – toutes les radiographies du CHUV sont en format numérique depuis 2004; la banque inclut un grand éventail d’espèces animales (chats, chiens, chevaux, vaches, animaux exotiques). Les appareils de tomodensitométrie (Ct-scan) et d’imagerie par résonance magnétique (IRM) du CHUV génèrent aussi des fichiers en format numérique disponibles pour analyses.

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Historique

13 juillet 2021 : Première version

15 juillet 2021 : Ajout d’informations complémentaires, mots-clefs, organisations et personnes pertinentes

22 juillet 2021 : Ajout d’information dans les sections “Programme-cadre” et “Documentation complémentaire”