La sclérose en plaques (SEP) est une maladie auto-immune touchant principalement les jeunes adultes. Grâce à une utilisation judicieuse de l’IA, son diagnostic pourrait bien être en passe d’être révolutionné. Une innovation médicale qui nous vient tout droit de l’Université de Bordeaux et qui a tous les aspects d’un véritable game changer.
Détection précoce et analyse approfondie
La SEP est une maladie provoquée par une réaction anormale du système immunitaire et provoque des affections au niveau du système nerveux cérébral : perturbations cognitives, motrices ou sensitives. Les symptômes sont très invalidants et les 115 000 personnes concernées pas cette maladie en France ne peuvent pas en guérir. Tout au mieux, des traitements peuvent ralentir la pathologie.
Une recherche, dirigée par Pierrick Coupé au Laboratoire bordelais de recherche en informatique, propose un éclairage inédit sur son diagnostic.
Depuis 2019, des modèles d’analyses d’imagerie médicale retraçant les évolutions structurelles du cerveau à l’échelle d’une vie sont développés par des scientifiques. Un processus comparable à celui de l’établissement des courbes de croissance chez l’enfant.
Leur méthode est décrite dans le journal spécialisé Human Brain Mapping et repose sur l’utilisation de 3 000 IRM différentes afin d’esquisser un modèle évolutif du cerveau. Une forme de schéma qui retracerait la vie de l’organe depuis la naissance jusqu’aux âges les plus avancés.
Ce principe a été en quelque sorte détourné par Pierrick Coupé et son équipe pour étudier certaines maladies comme Alzheimer et justement, la SEP. Dans le cas de cette dernière, ils ont découvert que certaines structures cérébrales étaient touchées plusieurs années avant même la déclaration des symptômes chez un individu. On connaissait cet aspect de la maladie, mais le diagnostic était complexe puisqu’il était nécessaire que le patient passe une IRM au moment où il ressentait des symptômes.
L’apport indispensable de l’IA dans cette démarche
Une découverte qui n’aurait pas été possible sans l’intervention de l’IA. En effet, pour arriver à leurs conclusions, Pierrick Coupé et ses collègues ont formé une IA collective sous forme d’un immense réseau neuronal, capable de traiter et d’analyser plus de 41 000 images cérébrales de cerveaux. Une tâche irréalisable pour un humain.
Pour que cela fonctionne, Pierrick Coupé explique qu’ils se sont inspirés d’un “système parlementaire bicaméral“. Il explique : “Les réseaux de neurones sont organisés comme deux chambres d’un parlement : l’une analyse à faible résolution tandis que l’autre affine ses résultats. Elles communiquent pendant tout le processus jusqu’à converger sur un consensus découlant sur la discrimination des structures cérébrales les unes par rapport aux autres”.
Une avancée majeure, qui a donc permis de discerner que le thalamus (zone très importante du cerveau chargée en partie du traitement sensoriel) était la première zone touchée par la SEP. Le putamen et le tronc cérébral sont les structures qui seront ensuite atteintes par la pathologie.
Grâce à cette découverte, il serait possible de déceler les premières traces de la maladie jusqu’à dix ans avant les premiers symptômes. Cela changerait complètement la prise en charge des patients. Au-delà de l’aspect du diagnostic, on peut tout à fait rêver à l’ouverture d’une nouvelle fenêtre thérapeutique, où l’IA pourrait un jour permettre le ralentissement ou l’arrêt total de la maladie.
- Des chercheurs de l’Université de Bordeaux ont mis au point une méthode permettant de détecter la SEP avant que le patient présente des symptômes.
- Une avancée assurée grâce à l’IA, et à la construction d’un réseau neuronal capable d’analyser des dizaines de milliers d’IRM.
- Ces travaux ont montré que la SEP atteignait certaines zones cérébrales de manière précoce, ce qui pourrait changer la prise en charge des patients.
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