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La neurodégénérescence peut être désormais diagnostiquée des années à l’avance grâce à l’IA

Écrit par La rédaction Meilleurtaux . Mis à jour le 20 février 2020 .
Temps de lecture : 3 min

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Facteur d’invalidité et de dégradation de la qualité de vie quotidienne, les maladies neurodégénératives telles que l’Alzheimer et le Parkinson sont pourtant des pathologies progressives qui ne disposent jusqu’ici d’aucun remède thérapeutique. Une récente découverte pourrait fort heureusement changer la donne. En effet, il est désormais possible de prévoir leur évolution, et ce, en recourant à l’intelligence artificielle.

Les troubles neurodégénératifs sont appelés ainsi parce qu’ils provoquent, dans la plupart des cas, une détérioration du fonctionnement des cellules nerveuses. Beaucoup d’entre eux étant d’apparition tardive, avec une progression propre à chaque patient si bien qu’il est difficile de les détecter à l’avance. Pourtant, ce serait bien le meilleur moyen de cibler les traitements les plus adéquats et ainsi optimiser leur efficacité. Il convient de préciser que ces types de maladies sont encore incurables à ce jour.

Pour autant, des chercheurs canadiens sont arrivés à démontrer la possibilité de détecter les différentes expressions des gènes sur plusieurs décennies en combinant prélèvements sanguins et IA. Une avancée technologique qui va porter le diagnostic de ces pathologies chroniques vers une autre ère.

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Une affection difficile à détecter

La population vieillissante contribue grandement à l’accroissement de l’incidence des troubles neurodégénératifs au cours des dernières décennies ainsi qu’à sa continuité pour les prochaines années. Entendons par cela les maladies d’Alzheimer et de Parkinson, la sclérose en plaques, la sclérose latérale amyotrophique et l'atrophie corticale postérieure.

D’autant qu’il n’existe toujours pas de traitement curatif pour ce genre de maladie qui affecte le système nerveux central, altérant les capacités physique et intellectuelle des personnes atteintes et entraînant une invalidité, une dépendance, voire une hospitalisation. Ce qui impacte non seulement sur leur qualité de vie, mais aussi sur celle de leurs proches et aidants.

À ce jour, les avancées de la médecine se limitaient à l’amélioration des symptômes et au ralentissement des affections, dont le coût est pris en charge par la Sécurité sociale et la mutuelle santé. La restauration de la fonctionnalité des neurones lésés n’étant pas possible. À savoir, les études réalisées ont jusqu’ici déployé des données figées dans un moment donné. Ce qui rend difficile l’évaluation du développement de la pathologie, qui est d’ailleurs différente pour chaque patient.

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L’IA en faveur des avancées médicales

Dernièrement, la revue Brain a publié les résultats d’une recherche opérée par des scientifiques de l’université McGill, à Montréal Canada. L’étude démontre qu’il est possible de prédire la progression de la dégénérescence cérébrale en utilisant un algorithme d’IA pour analyser des échantillons sanguins. En effet, ces chercheurs y ont procédé tout en étudiant post-mortem les tissus cérébraux de 1 969 patients atteints de la maladie d’Alzheimer ou de la maladie de Huntington.

Et l’efficacité du processus est on ne peut plus certaine, à raison d’une détection de 85 à 90% des voies moléculaires prédictives à long terme. Il existe, en effet, une impressionnante similitude entre les changements moléculaires dans le cerveau et ceux qui sont engendrés dans le reste du corps. Comme l’ont confirmé les investigateurs :

Cette étude visait à dévoiler les informations chronologiques contenues dans les données à grande échelle en s’intéressant à la progression de la maladie sur plusieurs décennies, ce qui a révélé le lien entre les changements dans l’expression des gènes et les changements dans l’état du patient.

À l’auteur principal de l’étude, Yasser Iturria-Medina, de montrer son optimisme :

Un jour, ce test pourrait être utilisé par des médecins pour évaluer un patient et prescrire un traitement adapté à ses besoins […] servir dans les essais cliniques pour classer les patients et mieux établir les effets de médicaments expérimentaux sur la progression de la maladie.

Yasser Iturria-Medina

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