Publié le | dans Article Santé

Dépistage précoce des maladies neurologiques grâce à l’Intelligence Artificielle

Révo­lu­tion­naire pour la com­mu­nauté sci­en­tifique, l’Intelligence Arti­fi­cielle per­met aujourd’hui, de prévenir de plus en plus de mal­adies de façon pré­coce mais aus­si de diag­nos­ti­quer une patholo­gie et d’améliorer le suivi des patients. Son suc­cès repose prin­ci­pale­ment sur une impor­tante base de don­nées médi­cales à par­tir de laque­lle un algo­rithme apprend recon­naître les signes avant-coureurs d’une mal­adie. Qu’en est-il pour les mal­adies neu­rologiques ? Faisons le point.

L’Intelligence Artificielle, un domaine en plein essor

Dévelop­pé dans les années 1960, l’IA est un domaine en plein boom. Reposant sur un sys­tème de sta­tis­tiques, elle analyse de nom­breuses don­nées, qui sont par la suite fil­trées par des algo­rithmes.

L’Intelligence Arti­fi­cielle s’appuie sur deux approches com­plé­men­taires :

  1. Sym­bol­ique, fondée sur la logique.
  2. Numérique, fondée sur les don­nées.

Ce sys­tème aide la machine à mesur­er l’im­por­tance d’un prob­lème, à le com­par­er à des sit­u­a­tions passées sim­i­laires et à lis­ter par la suite, les solu­tions pos­si­bles afin de don­ner un résul­tat fiable.

Ses capac­ités d’analyse per­me­t­tent de prévenir l’apparition d’une mal­adie avant même qu’elle ne se développe chez cer­tains patients dits « pré-exposés ». Les don­nées médi­cales con­stituent en effet, une ressource ines­timable pour prédire des mal­adies, diag­nos­ti­quer une patholo­gie ou amélior­er le suivi des patients. En s’appuyant sur une impor­tante data stock­ée dans un pro­gramme d’ap­pren­tis­sage, l’al­go­rithme apprend à « recon­naître » les signes d’une mal­adie. Elle est alors en mesure, selon les don­nées con­fron­tées, de pos­er un diag­nos­tic fiable ou de lever un doute sur une poten­tielle patholo­gie.

Que ce soient pour les médecins, le per­son­nel de san­té ou bien l’industrie phar­ma­ceu­tique et la biotech­nolo­gie, elle par­ticipe à l’amélioration de l’efficacité du sys­tème de soins.

Une technologie qui offre d’importantes perspectives face aux maladies neurologiques

L’Intelligence Arti­fi­cielle per­met aujour­d’hui d’é­tudi­er les proces­sus neu­rodégénérat­ifs de plus en plus pré­cisé­ment. Elle fait l’objet de dif­férents travaux de recherche, en par­ti­c­uli­er con­cer­nant la mal­adie d’Alzheimer, une mal­adie neu­rodégénéra­tive qui affecte prin­ci­pale­ment la mémoire, mais égale­ment d’autres fonc­tions cog­ni­tives, liées par exem­ple au lan­gage, au raison­nement ou à l’apprentissage. C’est une des prin­ci­pales caus­es de hand­i­cap et de dépen­dance chez les per­son­nes âgées dans le monde. 900 000 per­son­nes en sont atteintes en France selon l’Institut Pas­teur. Lorsque les symp­tômes de la mal­adie appa­rais­sent, elle est déjà avancée et la prise en charge est dif­fi­cile.

L’équipe Aramis, basée à l’Institut du Cerveau à Paris, mène des travaux de recherche sur la détec­tion pré­coce de la mal­adie d’Alzheimer grâce à l’Intelligence Arti­fi­cielle. Selon Ninon Bur­gos, chercheuse CNRS à l’In­sti­tut du Cerveau, l’In­tel­li­gence Arti­fi­cielle per­met de tra­vailler en syn­ergie avec l’im­agerie médi­cale TEP (méth­ode d’im­agerie médi­cale reposant sur l’in­jec­tion d’un traceur faible­ment radioac­t­if per­me­t­tant d’observer la con­som­ma­tion de glu­cose par les neu­rones, qui dimin­ue lorsque ces derniers meurent ; le sec­ond est l’ac­cu­mu­la­tion anor­male des pro­téines bêta-amy­loïde et tau, à l’o­rig­ine de la neu­rodégénéres­cence) pour « anticiper le plus pos­si­ble la sur­v­enue de la mal­adie » selon elle. 

« Le prin­ci­pal objec­tif et de repér­er les anom­alies cérébrales en com­para­nt l’im­age d’un cerveau poten­tielle­ment altéré par la mal­adie avec une image saine de ce même cerveau » explique la chercheuse.

Cette com­para­i­son per­met de repér­er les éventuelles zones cérébrales qui présen­tent des anom­alies dues à la mal­adie d’Alzheimer, c’est-à-dire les pre­miers signes biologiques qui précè­dent les symp­tômes.

Le prin­ci­pal intérêt de l’IA réside dans sa capac­ité à traiter des don­nées, bien supérieure à celle des humains. Cette équipe de recherche tra­vaille au développe­ment d’un algo­rithme per­me­t­tant d’analyser de nom­breuses images de cerveaux sains et, avec de l’en­traîne­ment, pou­vant détecter les éventuelles anom­alies. Toutes les zones du cerveau sont étudiées. De ce fait, l’Intelligence arti­fi­cielle pour­rait ain­si aider à révéler des anom­alies présentes dans d’autres types de mal­adies.

Aux États-Unis, des sci­en­tifiques de l’UC San Fran­cis­co ont trou­vé grâce à l’Intelligence Arti­fi­cielle, une façon de prédire l’ap­pari­tion de la mal­adie d’Alzheimer, plusieurs années avant l’ap­pari­tion des pre­miers symp­tômes.

Pub­lié dans la revue Nature Aging, l’au­teure prin­ci­pale de l’é­tude, Alice Tang, étu­di­ante au Siro­ta Lab à l’UCSF explique qu’il s’ag­it d’une pre­mière étape vers l’u­til­i­sa­tion de l’IA sur des don­nées clin­iques de rou­tine, non seule­ment pour iden­ti­fi­er le risque le plus tôt pos­si­ble, mais égale­ment pour com­pren­dre la biolo­gie qui le sous-tend. La puis­sance de cette approche de l’Intelligence Arti­fi­cielle réside dans l’identification des risques en fonc­tion de com­bi­naisons de mal­adies.

Pour y par­venir, les chercheurs ont util­isé la base de don­nées clin­iques de l’UCSF comp­tant plus de 5 mil­lions de patients. Ils ont décou­vert qu’ils étaient ain­si capa­bles de déter­min­er quel patient serait sus­cep­ti­ble de dévelop­per la mal­adie d’Alzheimer jusqu’à sept ans avant l’ap­pari­tion des pre­miers symp­tômes. D’après leurs recherch­es, leurs pronos­tics ont une effi­cac­ité de 72%. Selon les résul­tats de l’é­tude, plusieurs fac­teurs, dont l’hypertension, l’hypercholestérolémie et la carence en vit­a­mine D, étaient pré­dic­tifs tant chez les hommes que chez les femmes.

Ces décou­vertes sont encour­ageantes pour, par la suite, envis­ager un dépistage pré­coce d’autres mal­adies neu­rologiques. En effet, selon la con­clu­sion ren­due de cen­taines de chercheurs, réu­nis sous l’égide de l’Institute for Health Met­rics and Eval­u­a­tion (IHME), organ­isme de référence dans les sta­tis­tiques de la san­té, 43% de la pop­u­la­tion mon­di­ale, soit 3,4 mil­liards de per­son­nes, ont été touchées par des patholo­gies neu­rologiques en 2021. Elles représen­tent désor­mais la prin­ci­pale cause mon­di­ale de prob­lèmes de san­té, avant les mal­adies car­dio­vas­cu­laires selon leur étude pub­liée jeu­di 14 mars 2024 dans la revue sci­en­tifique The Lancet Neu­rol­o­gy.

Une approche por­teuse d’e­spoir pour des mil­liers de patients !

Sources :