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Il est souvent difficile d’évaluer l’efficacité des thérapies pour les maladies neurodégénératives car la progression de chaque patient est différente. Mais une nouvelle étude montre que l’analyse d’échantillons de sang par une intelligence artificielle (IA) peut prédire et expliquer la progression de ces maladies, ce qui pourrait un jour aider les médecins à choisir des traitements plus appropriés et plus efficaces pour les patients.

Une IA prédit la progression de la maladie d’Alzheimer

Les scientifiques du Neuro de l’Université McGill et du Centre Ludmer de neuroinformatique et de santé mentale ont utilisé un algorithme d’IA pour analyser les échantillons de sang et de cerveau post-mortem de 1969 patients atteints de la maladie d’Alzheimer et de la maladie de Huntington. Leur objectif était de trouver des modèles moléculaires spécifiques à ces maladies.
L’algorithme a permis de détecter comment les gènes de ces patients se sont manifestés de manière unique au cours des décennies. Cela offre la première projection à long terme des changements moléculaires sous-jacents à la neurodégénérescence – une réalisation importante car les maladies neurodégénératives se développent sur plusieurs années.
Les précédentes études sur la neurodégénérescence utilisaient souvent des données statiques ou « instantanées », et étaient donc limitées quant à ce qu’elles pouvaient révéler sur la progression généralement lente de cette maladie. Cette étude visait à découvrir les informations chronologiques contenues dans des données à grande échelle en couvrant des décennies de progression de cette maladie, révélant comment les changements dans l’expression des gènes au cours de cette période sont liés aux changements de l’état du patient.

Une détection de 85 à 90 % des principales voies moléculaires

En outre, l’analyse sanguine a détecté 85 à 90 % des principales voies moléculaires prédictives que le test des données post mortem du cerveau a permis de mettre en évidence, montrant une similitude frappante entre les altérations moléculaires du cerveau et des parties périphériques du corps.
« Ce test pourrait un jour être utilisé par les médecins pour évaluer les patients et prescrire des thérapies adaptées à leurs besoins », déclare Yasser Iturria-Medina, le premier auteur de cette étude. « Il pourrait également être utilisé dans des essais cliniques pour catégoriser les patients et mieux déterminer l’impact des médicaments expérimentaux sur la progression d’une maladie ».

Tester ces modèles dans d’autres maladies

M. Iturria-Medina indique que ses prochaines étapes consisteront à tester ces modèles dans d’autres maladies telles que la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique.
Cette recherche a été publiée dans Brain.
Source : McGill University
Crédit photo : Pixabay

Une IA peut prédire l'évolution de la maladie d'Alzheimer martinI.A.
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