Des scientifiques de l'Institut Walter et Eliza Hall (WEHI) en Australie, ont mené l'une des plus grandes études ophtalmologiques jamais réalisées. En analysant plus de 50.000 images de rétines à l'aide de l'intelligence artificielle, ils ont découvert que l'épaisseur rétinienne pourrait devenir un indicateur clé dans la détection précoce de maladies telles que le diabète de type 2, la démence ou encore la sclérose en plaques.
La rétine fait partie du système nerveux central, tout comme le cerveau et la moelle épinière. Or, de nombreuses maladies, notamment neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer et métaboliques comme le diabète, sont liées à des altérations de ce système. Avec près de 3 milliards de personnes dans le monde souffrant d’un trouble neurologique, l'intérêt de nouvelles méthodes de dépistage apparaît plus que jamais crucial. « Nos travaux démontrent que l’imagerie rétinienne peut agir comme une fenêtre sur le cerveau, en révélant des liens avec des maladies neurologiques comme la sclérose en plaques et bien d'autres affections », abondent les chercheurs dans un communiqué.
L'analyse a mis en évidence de nouveaux facteurs génétiques influant sur l'épaisseur de la rétine (sa croissance, son développement...), renforçant son potentiel en tant que “biomarqueur diagnostique”. Les scientifiques ont ainsi pu identifier un « amincissement de la rétine lié à 294 gènes qui jouent un rôle crucial dans l'évolution de maladies ».
L'étude souligne que l’intelligence artificielle a été déterminante pour croiser la masse de données génétiques et les informations de santé des participants, offrant une cartographie rétinienne sans précédent. Ces découvertes viennent compléter les connaissances scientifiques autour de l'oculomique, un domaine émergent qui utilise l’examen de l’œil pour prédire et diagnostiquer des maladies de manière non invasive. Les chercheurs espèrent que leurs travaux permettront d'intégrer l'analyse rétinienne aux examens médicaux courants, à l'image des mammographies pour le dépistage du cancer du sein.
Nature communications : https://www.nature.com/articles/s41467-024-55635-7
