Une IA pour diagnostiquer six ans plus tôt la maladie d’Alzheimer ?

 

L’Intelligence Artificielle est de nos jours au cœur de nombreux projets et ne cesse de faire parler d’elle.

Il semble donc logique qu’elle aille jusqu’à s’immiscer dans la recherche contre les maladies qui n’ont toujours pas de remède, notamment la maladie d’Alzheimer.

Focus sur ces avancées qui pourraient bien révolutionner la médecine.

 

Déceler la maladie avant qu’elle ne devienne irréversible

 

C’est la revue médicale canadienne Radiology qui s’est récemment intéressée au projet de chercheurs de l’université de San Francisco. Celui-ci vise à améliorer le diagnostic, encore trop tardif, de la maladie d’Alzheimer.

Un diagnostic précoce de la maladie donnerait la chance aux médecins de fournir à temps un traitement adapté, et ainsi de bloquer l’évolution de la maladie.

Fort de cette théorie, Jae Ho Sohn, mentor de l’équipe de Big Data en radiologie à l’UCSF, a décidé, aidé du reste de l’équipe de chercheurs, de mettre au point une Intelligence Artificielle qui serait capable de détecter la maladie d’Alzheimer à ses débuts, soit six ans avant la pose du diagnostic clinique actuel.

Diagnostiquée tôt, elle pourra être traitée de meilleure façon, voire même stoppée.

La mise en place de cette IA permettrait donc de résoudre un des plus gros problèmes liés à cette maladie : son difficile diagnostic. “Quand tous les symptômes cliniques se sont manifestés et qu’il est possible de réaliser un diagnostic définitif, trop de neurones sont morts, ce qui rend la maladie irréversible”, précise Jae Ho Sohn  dans un article publié par l’USCF.

Un traitement curatif est alors souvent inenvisageable et seuls des médicaments permettant de freiner l’évolution de la dégénérescence peuvent être prescrits aux patients en fonction du moment du diagnostic.

 

 

 

Une Intelligence Artificielle capable de détecter Alzheimer avant le diagnostic humain ?

 

Aujourd’hui, les diagnostics d’Alzheimer se décomposent en deux phases.

  • La première consiste en une série de tests réalisés par des neurologues et neuropsychologues afin d’évaluer les fonctions cognitives des patients.
  • La deuxième phase consiste à passer plusieurs tests para-cliniques, qui correspondent à des examens biologiques qui permettront de diagnostiquer la maladie. Parmi ces tests para-cliniques on retrouve le TEP ou PET-Scan qui mesure le dysfonctionnement métabolique du cerveau.

C’est sur ce dernier test que les chercheurs se sont concentrés pour développer les capacités de l’IA dans la détection des symptômes de la maladie d’Alzheimer.

 

Afin de former l’Intelligence Artificielle à reconnaitre les symptômes de la maladie d’Alzheimer, les chercheurs ont, dans un premier temps, fournis près de 2000 images de PET Scan ( « Positron Emission Tomography »), une méthode d’imagerie utilisée par les spécialistes en médecine nucléaire qui permet de mesurer une activité métabolique en trois dimensions.

Ces PET-Scan ont été réalisés sur plus de 1000 patients et permettent donc à l’IA de distinguer les patients atteints par cette maladie à différents stades parmi un large panel.

Grâce à cette étude, la maladie d’Alzheimer pourrait être détectée près de six ans avant qu’elle ne soit diagnostiquée par des êtres humains.

On parle donc d’un apprentissage approfondi, nommé « Deep
Learning ». « Il s’agit d’une application idéale du ‘deep learning’, car il est particulièrement efficace pour trouver des processus très subtils mais diffus. Les radiologues humains sont très doués pour identifier une petite découverte focale, comme une tumeur au cerveau, mais nous avons du mal à détecter des changements plus lents et globaux » , précise Jae Ho Sohn, un des chercheurs de l’étude, sur le site de l’université de San Francisco.

Dans la pratique, l’IA se concentrera notamment sur le niveau de différentes molécules, dont le glucose, qui permet d’établir le bon fonctionnement du cerveau. En effet, les cellules du cerveau consomment beaucoup du glucose pour bien fonctionner.
En conséquence, si les cellules sont actives, cela signifie que le taux de glucose sera assez élevé. A contrario, si les cellules meurent, ce taux sera minime et démontrera alors un dysfonctionnement.

 

Lorsque ces variations sont très importantes, les humains sont capables de les déceler et donc de réaliser des tests complémentaires afin de savoir si la maladie est présente ou non. Mais les légères fluctuations sont impossibles à détecter à l’aide d’un diagnostic humain. C’est à ce moment-là que l’IA rentrera en action. Elle pourra détecter ces petites variations et sera en mesure de distinguer les personnes potentiellement atteintes.

L’objectif principal de cette étude est donc de mieux comprendre et appréhender à long terme l’évolution de la maladie en s’appuyant sur les changements anatomiques et métaboliques d’un cerveau dysfonctionnel. Un réel progrès et une avancée médicale de taille quand on sait que cette maladie touche plus de 35,6 millions de personnes dans le monde.

 

 

225 000 nouveaux cas recensés en France chaque année !

Crédit : alzheimer-recherche.org

 

En France, plus de 900 000 personnes sont atteintes d’Alzheimer, et ce chiffre ne fait qu’augmenter !

Chaque année, 225 000 nouveaux cas sont recensés en France, et 7,7 millions dans le monde et aucun traitement ne permet de les soigner définitivement. Selon les statistiques de l’OMS (Organisation Mondiale de la Santé), le nombre de malades devrait presque doubler tous les 20 ans.

Des chiffres impressionnants qui méritent une attention particulière afin de trouver des solutions adaptées au diagnostic et aux soins.

 

De nombreux projets de lutte contre la maladie d’Alzheimer à travers le monde

 

De nombreux projets de lutte contre la maladie d’Alzheimer sont en cours dans le monde pour faire évoluer les diagnostics et les traitements.

En France, le mois dernier, une équipe de l’Inserm (l’Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) a réussi à révéler cinq nouveaux variants génétiques associés à la maladie.

Cette recherche effectuée grâce au projet IGAP (Genomics of Alzheimer’s Project), a analysé plus de onze millions de variants génétiques avant de trouver ces cinq variants liés à la maladie d’Alzheimer, dont un variant très rare retrouvé chez moins de 1% des patients. « La découverte de ce variant rare valide la stratégie de construction de cohortes de plus en plus importantes pour obtenir une très grande puissance statistique. En augmentant encore leur taille, nous allons pouvoir partir à la recherche de davantage de variants rares. Ils représentent probablement une grande partie de la composante génétique pas encore découverte dans cette maladie », explique Jean-Charles Lambert, chercheur Inserm et co-responsable de ces travaux.

De petites avancées, qui permettront à terme, on l’espère, de comprendre mieux cette maladie afin d’en trouver des traitements adéquats.

Pour le moment, l’équipe de chercheurs précise qu’il ne s’agit que d’une première étape de l’étude.

L’Intelligence Artificielle devra être calibrée pour qu’elle puisse détecter d’avantage les patients touchés par la maladie dans des groupes divers et variés, et en se basant sur plus de critères que ceux actuellement testés.

 

 

 

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