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Une IA capable de prédire un Alzheimer avant les premiers symptômes

Des chercheurs de l’University of California San Francisco, aux États-Unis, ont mis au point une intelligence artificielle (IA) qui, en analysant les dossiers de patients, est capable de prédire l’apparition de cette pathologie jusqu’à sept ans avant les premiers signes. En France, 900.000 personnes sont atteintes de la maladie d’Alzheimer, selon l'Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm). Actuellement, il n’existe pas de traitement curatif contre cette pathologie dégénérative, mais un dépistage précoce permet une meilleure prise en charge et le ralentissement de sa progression. Dans cette nouvelle étude, l’objectif des scientifiques était donc de mettre au point une IA capable de dépister en amont, de façon autonome, le risque de développer la maladie d’Alzheimer.

Pour cela, ils ont déterminé des facteurs clé de la maladie d’Alzheimer sur lesquels l’IA peut s’appuyer pour son dépistage. L’hypercholestérolémie (taux élevé de cholestérol dans le sang, NDLR) et l’ostéoporose sont les deux principaux facteurs, en particulier chez les femmes. Vient ensuite la carence en vitamine D. Autres facteurs de risque chez les hommes : la dysfonction érectile et l'hypertrophie de la prostate. Résultat de l'expérience : l'outil a pu dépister le risque de développement de la maladie d’Alzheimer avec une précision de 72 % jusqu’à sept ans à l’avance. « C'est la combinaison de maladies [les facteurs] qui permet à notre modèle [d’IA] de prédire l'apparition de la maladie d’Alzheimer », explique Alice Tang, autrice de l’étude, dans un communiqué. « Notre découverte que l'ostéoporose est un facteur prédictif pour les femmes met en évidence l'interaction biologique entre la santé osseuse et le risque de démence ». Néanmoins, les auteurs rassurent : toutes les personnes atteintes d’ostéoporose ne développeront pas nécessairement la maladie d’Alzheimer.

À terme, les chercheurs espèrent pouvoir utiliser l’IA à plus grande échelle et pour dépister d’autres maladies difficiles à diagnostiquer. « C'est un très bon exemple de la façon dont nous pouvons utiliser les données des patients pour prédire ceux qui sont les plus à risque de développer la maladie d'Alzheimer, et également pour comprendre les raisons [de ce risque] », conclut Marina Sirota, auteure de l’étude.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

PNAS

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