Combinaison d'Intelligence Artificielle et de Simulations Monte Carlo pour la Quantification en Temps Réel de la Réponse aux Dommages de l'ADN causés par les Radiations Ionisantes. – ARSINOE

Le projet ARSINOE représente une avancée significative dans le domaine de la planification de la radiothérapie, en tirant parti de l'intelligence artificielle (IA) pour optimiser le processus de traitement. En intégrant l'IA dans les algorithmes Monte Carlo (MC), ARSINOE vise à prédire les conséquences biologiques de l'exposition aux rayonnements ionisants (RI) avec précision et rapidité.

Cette approche innovante offre plusieurs avantages :
- Algorithmes MC accélérées : ARSINOE introduit des modèles d'IA pour réduire considérablement le temps de calcul nécessaire aux simulations MC, ce qui les rend plus pratiques pour l'utilisation clinique.
- Précision accrue : Le projet intègre des modèles alimentés par l'IA pour la structure des traces de particules et la diffusion chimique, ce qui améliore considérablement la précision des algorithmes MC.
- Une applicabilité élargie : ARSINOE étend les capacités des algorithmes MC aux techniques d'irradiation à ultra-haut débit de dose (UHDR) et à l'évaluation des dommages au niveau de la population, offrant ainsi de nouvelles possibilités pour le traitement du cancer et la recherche.

Pour atteindre ces objectifs, ARSINOE développera une base de données complète en collectant et en organisant les données sur les effets biologiques induits par les RI. Développera et formera des modèles d'IA pour prédire les dommages cellulaires et la survie sur la base des données d'algorithme MC. Intégrera les modèles d'IA dans le Geant4-DNA, rendant ainsi ces techniques innovantes accessibles à la communauté scientifique dans son ensemble.

En combinant l'IA et les algorithmes MC, ARSINOE a le potentiel de créer des plans de traitement personnalisés, d'améliorer le traitement des maladies infectieuses et d'améliorer la qualité de vie des patients.