La nouvelle technique pourrait servir à cibler le meilleur traitement pour un patient et à en mesurer l’efficacité
Source : Salle de Presse McGill
Il est souvent difficile d’évaluer l’efficacité des traitements contre les maladies neurodégénératives parce que leur progression est différente pour chaque patient. Une nouvelle étude montre que l’analyse d’échantillons de sang par intelligence artificielle (IA) peut prédire et expliquer la progression de ces maladies, ce qui pourrait un jour aider les médecins à choisir le traitement le plus approprié et efficace pour chaque patient.
Des chercheurs du Neuro (Institut et hôpital neurologiques de Montréal) de l’Université McGill et du Centre Ludmer pour la neuroinformatique et la santé mentale ont analysé 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 à l’aide d’un algorithme d’IA. Ils souhaitaient trouver des motifs moléculaires associés à ces maladies.
L’algorithme a été en mesure de détecter les différentes expressions des gènes de ces patients sur des dizaines d’années. Nous avons donc le premier aperçu à long terme des changements moléculaires associés à la neurodégénérescence. Il s’agit d’un exploit important parce que les maladies neurodégénératives se développent sur de nombreuses années.
Les études antérieures sur la neurodégénérescence ont souvent utilisé des données transversales, ou figées dans un moment donné. Elles ne peuvent donc pas tout révéler à propos de la progression habituellement lente de la maladie. 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 permis de révéler le lien entre les changements dans l’expression des gènes et les changements dans l’état du patient.
De plus, l’analyse sanguine a détecté de 85 à 90 % des voies moléculaires prédictives que l’analyse des tissus cérébraux post-mortem avait révélées, ce qui montre une similitude frappante entre les changements moléculaires qui se produisent dans le cerveau et ceux qui se produisent dans le reste du corps.
« Un jour, ce test pourrait être utilisé par des médecins pour évaluer un patient et prescrire un traitement adapté à ses besoins, affirme Yasser Iturria-Medina, auteur principal de l’étude. Il pourrait aussi être utilisé dans les essais cliniques pour classer les patients et mieux établir les effets de médicaments expérimentaux sur la progression de la maladie. »
M. Iturria-Medina dit que la prochaine étape sera de tester ces motifs pour d’autres maladies, comme la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique.
Cette étude a pu être réalisée grâce à des données rendues accessibles par l’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) et par le Rush Alzheimer’s Disease Center du Rush University Medical Center à Chicago.
Les résultats de l’étude ont été publiés dans la revue Brain le 28 janvier, 2020. L’étude a été financée par le programme Un cerveau sain pour une vie saine de l’Université McGill, par le Centre Ludmer et par le soutien financier offert au Centre d’imagerie cérébrale McConnell du Neuro par Santé Canada et la Fondation Brain Canada.
L’actualité | Une analyse sanguine prédirait la progression des maladies neurodégénératives
Santé Magazine | Une analyse sanguine par IA peut prédire la progression des maladies neurodégénératives
Le 28 janvier 2020