Actualités – publiée le 4/02/2020 par Équipe de rédaction Santélog

Brain

L’intelligence artificielle en support de la biologie va très probablement et très prochainement permettre de diagnostiquer, par simple test sanguin le développement et la progression des maladies neurodégénératives, dont la maladie d’Alzheimer

L’intelligence artificielle en support de la biologie va très probablement et très prochainement permettre de diagnostiquer, par simple test sanguin le développement et la progression des maladies neurodégénératives, dont la maladie d’Alzheimer. C’est la démonstration de cette équipe de la McGill University qui ouvre, avec cette nouvelle technique la possibilité de cibler le meilleur traitement possible pour le patient et de pouvoir en mesurer l’efficacité. 

L’évolution de la maladie neurologique est propre à chaque patient et il est donc complexe d’en mesurer précisément la progression, sans recourir à des tests invasifs ou coûteux. Il existe, en particulier avec le vieillissement des populations et la hausse de prévalence des démences, un besoin immense de diagnostic possible de la neurodégénérescence en routine clinique.

Cette étude montre qu’un simple test sanguin « assisté » par intelligence artificielle (IA) peut prédire et expliquer la progression de la maladie.

Vers une signature moléculaire de l’évolution de la maladie ?

L’équipe du Neuro (Institut et hôpital neurologiques de Montréal) de l’Université McGill et du Centre Ludmer pour la neuro-informatique a analysé, à l’aide d’un algorithme d’IA, des échantillons de sang et de tissus cérébraux post-mortem provenant de 1.969 patients atteints de la maladie d’Alzheimer ou de la maladie de Huntington. L’objectif était de pouvoir identifier une signature moléculaire associée à ces maladies. L’algorithme aboutit à un « premier aperçu à long terme des changements moléculaires associés, sur de nombreuses années, à la neurodégénérescence ».

Cerveau ou sang, des changements moléculaires similaires : L’idée est bien ici une signature de l’évolution de la maladie, au contraire de précédentes analyses transversales.

Ces travaux apportent donc des repères chronologiques de la progression de la maladie sur plusieurs décennies, et donc, en pratique, des liens entre des changements dans l’expression de certains gènes et les changements dans l’état du patient.

La nouvelle technique diagnostique permet ainsi de détecter de 85 à 90 % des voies moléculaires prédictives de la maladie, révélées par l’analyse plus « traditionnelle » des tissus cérébraux post-mortem.

Cela non seulement confirme la précision de la nouvelle technique, mais suggère aussi une similitude frappante entre les changements moléculaires qui se produisent dans le cerveau et ceux qui se produisent dans le reste du corps.

Mieux évaluer les patients, mieux cibler les traitements en fonction de ses besoins, mieux caractériser les participants dans les essais cliniques et mieux évaluer l’efficacité des candidats médicaments, cette nouvelle technique, presque non invasive, promet de très nombreuses applications.

Source: Brain 28 jan 2020 DOI : 10.1093/brain/awz400 Blood and brain gene expression trajectories mirror neuropathology and clinical deterioration in neurodegeneration

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