Il y a aujourd'hui 57 millions de personnes dans le monde vivant avec la démence. Pour les chercheurs qui s'efforcent de les aider, l'obstacle n'est pas un manque d'efforts — ce sont trop de données, trop peu d'experts pour les synthétiser et un rythme de découverte qui ne peut pas suivre la maladie.
Le Consortium for Biomedical Research and AI in Neurodegeneration (C-BRAIN), en collaboration avec NVIDIA, utilise l'IA pour changer cela.
La maladie d'Alzheimer est l'un des principaux défis de santé publique actuels, avec plus de 10 millions de nouveaux cas de démence diagnostiqués chaque année. Malgré une augmentation par 7 du financement des National Institutes of Health au cours des 15 dernières années — atteignant 3,9 milliards de dollars par an — aucun traitement n'a encore été trouvé pour arrêter, prévenir ou inverser la maladie.
Les goulots d'étranglement sont un nombre insuffisant de découvertes scientifiques à fort impact, trop de données enfermées dans des silos institutionnels et un rythme de synthèse trop lent pour suivre les recherches publiées.
C-BRAIN, dirigé par le Dr Randall Bateman et un consortium de 18 institutions membres issues du milieu académique, philanthropique, pharmaceutique et des organismes de recherche, a été lancé en novembre 2025 pour aider les scientifiques à réaliser des découvertes meilleures et plus rapides en accélérant la recherche qui rend possibles les nouveaux traitements.
« Nous avons une fenêtre d'opportunité avec l'intelligence artificielle pour faire de la recherche de manière fondamentalement différente de ce que nous avons jamais fait auparavant, d'une manière qui accélère les découvertes pour aider les patients », a déclaré Bateman, fondateur et directeur de C-BRAIN et professeur distingué Charles F. and Joanne Knight de neurologie à la Washington University School of Medicine de St. Louis. Il a décrit leur travail comme « des outils d'IA construits par des scientifiques, pour des scientifiques ».
Le consortium construit un système qui exploite des données de recherche sur Alzheimer jusqu'alors inexploitées pour soutenir le travail des scientifiques.
Accélérer la recherche de plusieurs semaines à quelques heures
Les atouts essentiels de la recherche sur la maladie d'Alzheimer sont des ensembles de données qui n'ont jamais été publiquement accessibles aux outils d'IA ni aux chercheurs. Cela inclut des résultats non publiés, des résultats négatifs et des données propriétaires réglementées provenant des institutions membres.
« Beaucoup de données en sciences du vivant ne parviennent pas aux modèles de pointe », a déclaré le Dr Ade Ojewole, directeur technologique de C-BRAIN. « La conséquence, c'est que nous laissons beaucoup d'intelligence de côté. »
C-BRAIN appelle cela les « données sombres », qui ralentissent la recherche sur la maladie d'Alzheimer.
Certaines données sombres sont directement déposées dans des systèmes informatiques sécurisés pour que les outils d'IA puissent y accéder. Pour utiliser ces données sans compromettre la confidentialité des patients ni la gouvernance institutionnelle, C-BRAIN utilise une approche hybride centralisée et fédérée — dans laquelle les modèles d'IA apprennent à partir des données de chaque institution sans que ces données n'aient jamais à quitter ses murs. Ce type d'infrastructure est techniquement exigeant à construire et à mettre à l'échelle, ce qui fait partie de ce que NVIDIA apporte à la collaboration.
C-BRAIN fait actuellement fonctionner 64 GPU de data center NVIDIA sur site aux côtés de nœuds basés dans le cloud sur Microsoft Azure, avec des capacités NVIDIA GPU supplémentaires, notamment systèmes NVIDIA Blackwell, à l'horizon à mesure que les ambitions du consortium se développent.
Pour explorer comment l'IA et l'informatique accélérée peuvent faire progresser la recherche sur la maladie d'Alzheimer tout en relevant ses exigences techniques, C-BRAIN collabore avec NVIDIA pour intégrer des technologies comprenant la plateforme ouverte pour développeurs NVIDIA BioNeMo et le framework MONAI pour les pipelines de recherche de C-BRAIN.
« La collaboration entre C-BRAIN et NVIDIA vise à libérer ces modèles de manière à ce qu'ils puissent apporter quelque chose d'assez marquant et d'important », a déclaré Bateman.
« Une grande part d'optimisation sera nécessaire à mesure que nous repoussons les limites de ce que les architectures actuelles d'apprentissage automatique en omique spatiale peuvent modéliser », a déclaré Ojewole. « Les logiciels NVIDIA joueront certainement un rôle là-dedans. »
Les chercheurs de C-BRAIN ont déjà construit deux outils : OpenScientist — construit avec le Lawrence Berkeley National Laboratory dans un effort mené par le chercheur scientifique Justin Reese — et InsightEngine, construit avec 387 Labs.
OpenScientist est un co-scientifique IA agentique open source qui prend une question de recherche et un jeu de données d'un scientifique, puis génère de manière semi-autonome des hypothèses, exécute des analyses et produit des résultats vérifiables et auditables. InsightEngine est une plateforme de recherche open source qui utilise l'IA agentique pour tester des hypothèses par rapport à la littérature scientifique, en analysant les jeux de données fournis par les utilisateurs, en explorant un graphe de connaissances biomédicales et en vérifiant chaque affirmation par rapport aux preuves afin de détecter les hallucinations avant que les chercheurs ne s'engagent dans des expériences coûteuses.
Dans des études de cas publiées, OpenScientist a réalisé en quelques minutes des analyses que les scientifiques du domaine estimaient devoir prendre des semaines à des mois, pour un coût inférieur à 10 dollars par exécution. À la portée actuelle de C-BRAIN, qui dépasse 200 groupes de recherche, cette capacité pourrait libérer une capacité de recherche substantielle, dépassant potentiellement un million d'heures par an à grande échelle.
De la corrélation à la cause
Pour l'avenir, C-BRAIN vise à construire un modèle de fondation biologique multimodal entraîné sur l'ensemble de l'étendue de ses données — neuroimagerie, multi-omique, biomarqueurs liquidiens et mesures cliniques longitudinales.
D'ici la troisième année, il vise à découvrir de nouveaux mécanismes causaux du vieillissement cérébral et de la maladie d'Alzheimer, pour aboutir à des principes scientifiques testables en utilisant l'ensemble des recherches et des données disponibles.
Bateman a déclaré : « Une IA capable de penser et de raisonner a le potentiel d'accélérer les découvertes qui mèneront à des mesures de prévention et des traitements puissants et applicables pour l'ensemble de la population. »