Une équipe de chercheurs a mis au point un algorithme dintelligence artificielle (IA) capable de prédictions exactes quant au déclin cognitif menant à la maladie dAlzheimer.
Mallar Chakravarty, spécialiste en neurosciences computationnelles à lInstitut universitaire en santé mentale Douglas, et ses collègues de lUniversité de Toronto et du Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH, Toronto) ont conçu un algorithme susceptible dapprendre à partir de signatures dimagerie par résonance magnétique (IRM) et de données cliniques et génétiques. Cet algorithme peut aider à prédire si les facultés cognitives dune personne donnée sont susceptibles de se détériorer au point dévoluer en maladie dAlzheimer au cours des cinq prochaines années.
« Pour linstant, on dispose de peu de moyens de traiter la maladie dAlzheimer ; les données les plus solides concernent la prévention. Nos algorithmes pourraient savérer dune aide précieuse pour les cliniciens, en permettant une prise en charge plus précoce. Par exemple, le changement des habitudes de vie pourrait retarder larrivée des premiers stades de la maladie dAlzheimer, voire prévenir lapparition même de la maladie », dit Mallar Chakravarty, professeur adjoint au Département de psychiatrie de lUniversité McGill.
Publiés dans PLOS Computational Biology, les résultats sappuient sur des données de lAlzheimers Disease NeuroImaging Initiative. Les chercheurs ont ainsi pu entraîner leurs algorithmes sur les données de plus de 800 volontaires des personnes âgées en bonne santé, des personnes affichant un déficit cognitif léger et des patients atteints de la maladie dAlzheimer. Ils ont ensuite reproduit leurs résultats sur un échantillon indépendant tiré de lAustralian Imaging and Biomarkers Lifestyle Study of Ageing.
Avec plus de données, pourrait-on améliorer les prédictions ?
« Nous sommes en train de tester la précision des résultats à laide de nouvelles données. Cela nous aidera à affiner les prédictions et à déterminer sil est possible de faire des projections encore plus loin dans le futur », explique Mallar Chakravarty. En ayant plus de données, les chercheurs sauraient mieux détecter les personnes les plus à risque de déclin cognitif menant à la maladie dAlzheimer.
Daprès la Société Alzheimer du Canada, 564 000 Canadiens étaient atteints de la maladie dAlzheimer ou dune autre forme de démence en 2016, nombre qui passera à 937 000 dans les 15prochaines années.
Quelque 50millions de personnes sont atteintes de démence dans le monde. LOrganisation mondiale de la santé prévoit que ce nombre atteindra 82millions en 2030, et 152millions en 2050. La maladie dAlzheimer, forme de démence la plus courante, serait en cause dans 60à 70% des cas. Il nexiste actuellement aucun traitement efficace contre cette maladie.
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Ces travaux ont été financés par les Instituts de recherche en santé du Canada, le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada, le Fonds de recherche du QuébecSanté, le Weston Brain Institute, la Fondation Michael J. Fox pour la recherche sur le Parkinson, la Société Alzheimer, Brain Canada et lUniversité McGill par le biais du Fonds dexcellence en recherche Apogée Canada Healthy Brains for Healthy Lives.
Larticle Modeling and prediction of clinical symptom trajectories in Alzheimers disease a été publié dans la revue PLOS Computational Biology
Renseignements et entrevues
Bruno Geoffroy
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Journal
PLoS Computational Biology