Moonlight AI lève 2,8 millions d’euros pour accélérer le diagnostic du cancer par IA
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Le diagnostic oncologique entre progressivement dans une nouvelle phase industrielle, où la valeur ne repose plus uniquement sur les équipements de séquençage génétique ou les laboratoires spécialisés, mais de plus en plus sur les modèles d’intelligence artificielle capables d’extraire des informations biologiques directement à partir d’images médicales. C’est sur ce positionnement que se développe Moonlight AI AG, jeune société suisse spécialisée dans l’analyse d’images appliquée au diagnostic clinique, qui annonce une levée de fonds Seed de 2,8 millions d’euros.
Fondée autour d’expertises mêlant hématologie, pathologie et intelligence artificielle, la startup développe des logiciels capables de transformer des images de frottis sanguins ou d’échantillons cytologiques en données diagnostiques exploitables. L’objectif est de permettre aux laboratoires et aux médecins d’identifier plus rapidement certains biomarqueurs génomiques ou signatures pathologiques associés à des cancers, sans recourir systématiquement au séquençage génétique de nouvelle génération (NGS).
Cette approche répond à une limite structurelle de la médecine de précision. Si les thérapies ciblées reposent de plus en plus sur l’analyse génétique des tumeurs, le séquençage reste coûteux, complexe à déployer et souvent lent dans les environnements hospitaliers. Moonlight AI cherche précisément à contourner ce verrou en utilisant la vision par ordinateur pour détecter des informations moléculaires directement à partir d’images déjà produites dans les workflows cliniques quotidiens.
« Notre technologie permet aux laboratoires de générer des résultats exploitables et immédiats à partir de lames qu’ils utilisent déjà dans leurs workflows de base », explique Christian Ruiz, CEO et cofondateur de Moonlight AI. « En supprimant le besoin d’équipements coûteux ou de processus manuels, nous donnons aux laboratoires les moyens d’augmenter leur capacité diagnostique et de fournir des résultats plus rapidement aux patients. »
Techniquement, la société s’inscrit dans la montée en puissance des modèles d’IA appliqués à la pathologie numérique. Ces dernières années, plusieurs travaux académiques ont montré qu’il devenait possible d’inférer certaines mutations génétiques ou caractéristiques tumorales à partir d’images histopathologiques, ouvrant la voie à une nouvelle génération de diagnostics assistés par IA. Moonlight AI tente désormais de transformer ces avancées scientifiques en infrastructure clinique exploitable à grande échelle.
La startup concentre actuellement ses développements sur plusieurs pathologies à forte complexité diagnostique, notamment les syndromes myélodysplasiques (MDS), le cancer du poumon non à petites cellules et la leucémie lymphoïde chronique. Une partie du financement doit également permettre d’accélérer les travaux réglementaires et la commercialisation des solutions développées.
L’un des principaux actifs stratégiques de la société réside dans sa base de données propriétaire. Moonlight AI construit actuellement une bibliothèque associant imagerie cytopathologique et données génomiques, avec l’ambition de constituer l’un des premiers ensembles de données de ce type à l’échelle internationale. Dans le domaine de l’IA médicale, la qualité et la diversité des données deviennent un facteur déterminant, autant pour l’entraînement des modèles que pour leur validation clinique future.
« En collaborant avec un consortium international de partenaires cliniques, nous constituons un jeu de données conçu pour garantir la robustesse des modèles dans des environnements de laboratoire réels et auprès de populations de patients diverses », indique Nicole H. Romano, CTO et cofondatrice de Moonlight AI.
La startup cherche également à élargir ce consortium afin d’augmenter la diversité clinique et géographique des données utilisées pour entraîner ses modèles. « Le succès des diagnostics fondés sur l’IA dépend fondamentalement de la qualité et de la diversité des données cliniques », souligne le Dr Stefan Habringer, Chief Medical Officer et cofondateur de Moonlight AI. « Nous ouvrons donc notre consortium à d’autres hôpitaux et laboratoires souhaitant contribuer à façonner la prochaine génération de diagnostics. »
Le tour de table a été co-mené par Lotus One Investment, VP Venture Partners et MEDIN Fund, avec la participation de N&V Capital ainsi que de l’investisseur historique QAI Ventures.
