L'IA pourrait bientôt être utilisée pour prédire la démence
Les progrès de la technologie et de l'apprentissage automatique pourraient bientôt déboucher sur des outils qui aideront les médecins à déterminer qui est susceptible de développer la démence.
Les experts estiment que les capacités de pronostic fourniraient des informations de nombreuses années à l'avance et donneraient aux patients et à leurs familles le temps de planifier et de gérer les traitements et les soins.
Les chercheurs de l'Université McGill affirment que ce type de pouvoir prédictif pourrait bientôt être disponible pour les cliniciens du monde entier.
Dans une nouvelle étude, des scientifiques du laboratoire de neuroimagerie translationnelle de l’Institut universitaire en santé mentale Douglas ont utilisé des techniques d’intelligence artificielle et des mégadonnées pour développer un algorithme capable de reconnaître les signatures de la démence deux ans avant son apparition.
Les chercheurs ont pu le faire à partir d'une seule TEP amyloïde du cerveau de patients à risque de développer la maladie d'Alzheimer. Les résultats apparaissent dans une nouvelle étude publiée dans la revue Neurobiologie du vieillissement.
Le Dr Pedro Rosa-Neto, co-auteur principal de l'étude, espère que cette technologie changera la façon dont les médecins gèrent les patients et accélérera considérablement la recherche sur le traitement de la maladie d'Alzheimer.
«En utilisant cet outil, les essais cliniques pourraient se concentrer uniquement sur les personnes présentant une probabilité plus élevée de progresser vers la démence dans le délai de l'étude. Cela réduira considérablement le coût et le temps nécessaires pour mener ces études », ajoute le Dr Serge Gauthier, co-auteur principal.
La recherche repose sur la connaissance que l'amyloïde est un biomarqueur de la démence.
Les scientifiques savent depuis longtemps qu'une protéine connue sous le nom d'amyloïde s'accumule dans le cerveau des patients atteints de troubles cognitifs légers (MCI), une condition qui conduit souvent à la démence.
Bien que l’accumulation d’amyloïde commence des décennies avant l’apparition des symptômes de la démence, cette protéine ne peut pas être utilisée de manière fiable comme biomarqueur prédictif car tous les patients atteints de MCI ne développent pas la maladie d’Alzheimer.
Pour mener leur étude, les chercheurs de McGill se sont appuyés sur les données disponibles dans le cadre de l'Initiative de neuroimagerie de la maladie d'Alzheimer (ADNI), un effort de recherche mondial dans lequel les patients participants acceptent de réaliser une variété d'évaluations cliniques et d'imagerie.
Sulantha Mathotaarachchi, informaticienne, a utilisé des centaines d’analyses TEP amyloïdes de patients MCI de la base de données ADNI pour former l’algorithme de l’équipe à identifier les patients qui développeraient une démence. Les efforts ont abouti à une précision de 84 pour cent, avant l'apparition des symptômes.
Des recherches sont en cours pour trouver d’autres biomarqueurs de la démence qui pourraient être incorporés à l’algorithme afin d’améliorer les capacités de prédiction du logiciel.
«C'est un exemple de la façon dont les mégadonnées et la science ouverte apportent des avantages tangibles aux soins aux patients», déclare la Dre Rosa-Neto, qui est également directrice du Centre de recherche universitaire sur le vieillissement de l'Université McGill.
Bien qu'un nouveau logiciel ait été mis à la disposition des scientifiques et des étudiants en ligne, les médecins ne pourront pas utiliser cet outil dans la pratique clinique avant la certification par les autorités sanitaires.
À cette fin, l'équipe de McGill mène actuellement d'autres tests pour valider l'algorithme dans différentes cohortes de patients, en particulier ceux qui ont des conditions concomitantes telles que les petits accidents vasculaires cérébraux.
Source: Université McGill
