Photo: Alistair Berg @ Getty Images
Au cours des deux dernières années, des quantités phénoménales de données ont été amassées sur le virus SRAS-CoV-2, au point où il manque de chercheurs pour les analyser. Pour contourner le problème, des scientifiques canadiens ont recruté des dizaines de milliers de bénévoles… dans un jeu vidéo en ligne!
Il existe aujourd’hui des centaines de jeux vidéo en ligne dits « massivement multijoueurs », ou MMORPG pour les intimes (de l’anglais massively multiplayer online role playing game). Il s’agit de plateformes numériques qui permettent à un très grand nombre de joueurs d’interagir simultanément. De tous ces mondes virtuels, celui du jeu de science-fiction EVE Online, lancé en 2003, est l’un des plus anciens, mais aussi l’un des plus populaires. Chaque jour, 170 000 joueurs et joueuses s’y branchent pour entrer dans une vie parallèle où ils sont des pirates de l’espace, de riches entrepreneurs ou des membres respectés de grandes alliances interplanétaires.
Mais pour tuer le temps entre deux missions ou durant un voyage vers des étoiles lointaines, certains de ces joueurs se lancent dans une autre carrière : celle d’un chercheur qui analyse les effets de la COVID-19 sur le système immunitaire, le tout avec des données provenant de laboratoires bien réels.
Depuis le début de la pandémie, les joueurs qui participent à cette initiative, nommée Project Discovery, ont passé au peigne fin plus de 13 millions d’échantillons sanguins, provenant de dizaines de laboratoires à travers le monde, le tout en échange de récompenses à l’intérieur du jeu, tels que de plus hauts grades ou des changements esthétiques pour leurs personnages. L’équivalent de 500 ans d’analyses pour une petite équipe de chercheurs !
La science au cœur de la fiction
Project Discovery fait partie d’Eve Online depuis 2016. Jusqu’à maintenant, les joueurs qui y ont participé ont aidé les chercheurs en analysant des millions de protéines humaines, ou en se lançant à la recherche d’exoplanètes. « Les joueurs d’Eve Online ont toutes les qualités requises pour ce genre de tâches méticuleuses, explique Attila Szantner, PDG de la compagnie Massively Multiplayer Online Science (MMOS), qui a lancé Project Discovery. Il n’a pas été difficile de les convaincre de participer. De plus, l’univers de science-fiction du jeu se prête bien à la recherche scientifique : peu d’efforts sont nécessaires pour y intégrer de vrais projets de recherche sans briser l’immersion. »
En 2020, les développeurs d’EVE Online ont contacté MMOS pour savoir si Project Discovery pouvait être adapté à la lutte contre la COVID-19. Le dossier se retrouve alors entre les mains de Jérôme Waldispühl, professeur associé en informatique à l’Université McGill et collaborateur de MMOS. Rapidement, il contacte Ryan Brinkman, professeur en médecine génétique à l’Université de la Colombie-Britannique et professeur distingué pour BC Cancer.
« Ryan m’avait déjà proposé de chercher un moyen d’utiliser la science citoyenne et les jeux vidéo pour régler certains problèmes en lien avec la cytométrie en flux, » se rappelle le professeur Waldispühl. La cytométrie est une technologie très répandue qui permet d’identifier différentes populations de cellules dans un échantillon sanguin à l’aide de marqueurs fluorescents. Ces populations, visibles sur un écran sous la forme d’un nuage de point, peuvent être triées, isolées puis analysées pour déterminer comment leur nombre varie ou comment elles réagissent à la suite d’une maladie ou d’un traitement. Un outil essentiel quand on tente de comprendre comment la COVID-19 influence le système immunitaire!
« C’est un outil qu’on utilise en cancérologie et en immunologie, mais l’analyse des échantillons est souvent longue et laborieuse, poursuit Jérôme Waldispühl. En présentant les données à analyser sous la forme d’un jeu dans le cadre de Project Discovery, on a pu demander l’aide de la communauté d’EVE Online et ainsi économiser un temps précieux ! »
Le jeu, c’est sérieux !
Faire analyser des données scientifiques aussi complexes que la cytométrie par une communauté de joueurs a toutefois nécessité une approche méthodique. D’abord, il fallait rendre l’analyse simple et assez rapide pour qu’un joueur n’abandonne pas en cours de route.
« Expliquer à chaque joueur par quelles combinaisons de marqueurs on doit passer pour repérer une population cellulaire d’intérêt est trop complexe, explique Ryan Brinkman. Analyser un échantillon entier peut prendre des heures et demander d’évaluer des dizaines de combinaisons de marqueurs distinctes. Pour simplifier le tout, on a décidé de transformer chacune de ces étapes en un puzzle individuel. »
Un participant peut résoudre un tel casse-tête en quelques minutes, ou même quelques secondes. Il lui est aussi possible de trouver des éléments inattendus qu’un chercheur aurait pu manquer en se concentrant uniquement sur certaines populations cellulaires d’intérêt.
L’autre élément important était de s’assurer que les joueurs soient compétents. « Avant de commencer, chaque joueur doit passer avec succès une phase d’entraînement, se pratiquer sur des données déjà analysées, poursuit le professeur Brinkman. Une fois les concepts maîtrisés et qu’il commence à analyser de vraies données, on continue de le tester en lui présentant, une fois de temps en temps, des échantillons contrôles, juste pour s’assurer qu’il ne fait pas d’erreurs. »
Une fois qu’un joueur a terminé une analyse, celle-ci est automatiquement combinée à celle d’autres joueurs qui ont analysé les mêmes données, afin d’obtenir la meilleure version possible de ces résultats. « En parallèle à tout ça, les serveurs du jeu sont informés des progrès des joueurs et leur offrent une récompense proportionnelle à leur travail, » complète Attila Szantner.
Quant aux chercheurs, ils ont eux-mêmes étés récompensés pour ce travail en se méritant un Webby Award en 2021. Cette distinction est offerte chaque année par l’International Academy of Digital Arts and Science, afin de rendre hommage au contenu de qualité diffusé sur internet.
Les algorithmes arrivent en renfort
Les analyses produites par les dizaines de milliers de participants sont renvoyées aux laboratoires qui avaient initialement fourni ces données. Mais elles ne servent pas seulement à mieux comprendre la COVID-19; elles permettent aussi de créer d’immenses banques de données qui seront le point de départ pour l’entraînement d’intelligences artificielles spécialisées dans l’analyse de données de cytométrie en flux.
« Un algorithme permettant de telles analyses serait révolutionnaire, s’exclame Ryan Brinkman. Mais pour l’entraîner, il faut des données variées et nombreuses. En ce qui concerne des analyses d’échantillons sanguins par cytométrie en flux, ces données n’étaient simplement pas disponibles… Plus maintenant ! »
Pour les chercheurs, la prochaine étape est maintenant d’inclure des échantillons qui dépassent la COVID-19 dans Project Discovery, pour qu’un futur algorithme soit capable d’analyser des données de cytométrie provenant de toutes sortes de contextes.
Une approche qui n’aurait jamais été possible sans le travail des joueurs. « J’espère que nous aurons un impact au-delà de la simple analyse des données, conclut Ryan Brinkman. Un tel projet a le potentiel d’intéresser le public à la science, de la rendre tangible. Je rêve qu’un jeune qui a joué à Project Discovery devienne chercheur à son tour, simplement parce qu’il a aimé participer à nos recherches. »
Cet article fait partie de notre série «Métamorphose» qui explore des solutions aux nombreux problèmes et défis révélés par la pandémie de COVID-19.
