Les scientifiques ont utilisé un modèle d'IA pour réévaluer les résultats d'un essai clinique achevé pour un médicament contre la maladie d'Alzheimer. Ils ont constaté que le médicament ralentissait le déclin cognitif de 46% dans un groupe de patients atteints de déficience cognitive légère à un stade précoce et lent – une condition qui peut progresser vers la maladie d'Alzheimer.
L'utilisation de l'IA a permis à l'équipe de diviser les participants à l'essai en deux groupes: progressant lentement ou rapidement vers la maladie d'Alzheimer. Ils pourraient alors regarder les effets du médicament sur chaque groupe.
Une sélection plus précise des participants à l'essai de cette manière pourrait aider à sélectionner les patients les plus susceptibles de bénéficier d'un traitement, avec le potentiel de réduire le coût du développement de nouveaux médicaments en rationalisant les essais cliniques.
Le modèle d'IA développé par des chercheurs de l'Université de Cambridge prédit si et à quelle vitesse, les personnes aux premiers stades du déclin cognitif progresseront vers l'Alzheimer à part entière. Il donne des prédictions pour les patients qui sont trois fois plus précis que les évaluations cliniques standard basées sur des tests de mémoire, des examens d'IRM et des tests sanguins.
En utilisant ce modèle de stratification du patient, les données d'un essai clinique achevé – qui n'ont pas démontré d'efficacité dans la population totale étudiée – ont été réanalysées. Les chercheurs ont constaté que le médicament avait éliminé une protéine appelée bêta amyloïde dans les deux groupes de patients comme prévu – mais seuls les patients en phase de stade précoce ont montré des changements dans les symptômes. La version bêta-amyloïde est l'un des premiers marqueurs de la maladie à apparaître dans le cerveau de la maladie d'Alzheimer.
Les nouvelles résultats ont des implications significatives: l'utilisation de l'IA pour séparer les patients en différents groupes, tels que lent par rapport à la progression rapide vers la maladie d'Alzheimer, permet aux scientifiques de mieux identifier ceux qui pourraient bénéficier d'une approche de traitement – potentiellement accélérer la découverte de nouveaux médicaments à l'alzheimer.
Les résultats sont publiés aujourd'hui dans la revue Communications de la nature.
Prometteur de nouveaux médicaments échouent lorsqu'ils sont accordés aux gens trop tard, lorsqu'ils n'ont aucune chance de les en profiter. Avec notre modèle d'IA, nous pouvons enfin identifier les patients avec précision et faire correspondre les bons patients aux bons médicaments. Cela rend les essais plus précis, afin qu'ils puissent progresser plus rapidement et coûter moins cher, turbant la recherche d'une approche de médecine de précision désespérément nécessaire pour le traitement de la démence. «
Le professeur Zoe Kourtzi au Département de psychologie de l'Université de Cambridge, auteur principal du rapport
Elle a ajouté: « Notre modèle d'IA nous donne un score pour montrer à quelle vitesse chaque patient progresse vers la maladie d'Alzheimer.
Innovation Health East Angleterre, la branche d'innovation du NHS dans l'est de l'Angleterre, soutient désormais Kourtzi pour traduire cette approche compatible AI en soins cliniques au profit des futurs patients.
Joanna Dempsey, principale conseillère chez Health Innovation East England, a déclaré: « Cette approche compatible AI pourrait avoir un impact significatif sur l'assouplissement de la pression du NHS et les coûts des soins de la démence en permettant un développement de médicaments plus personnalisé – identifiant les patients les plus susceptibles de bénéficier d'un traitement, ce qui résulte d'un accès plus rapide à des médicaments efficaces et à un soutien ciblé pour les personnes vivant avec la démence. »
Des médicaments comme celui-ci ne sont pas destinés à des remèdes pour la maladie d'Alzheimer. L'objectif est de réduire le déclin cognitif afin que les patients ne s'aggravent pas.
La démence est la principale cause de décès du Royaume-Uni et une cause majeure de mortalité dans le monde. Il en coûte 1,3 $ TR par an, et le nombre de cas devrait tripler d'ici 2050. Il n'y a pas de remède et les patients et les familles sont confrontés à une forte incertitude.
Malgré des décennies de recherche et de développement, les essais cliniques de traitements de démence ont été largement infructueux. Le taux d'échec des nouveaux traitements est déraisonnablement élevé à plus de 95%, malgré 43 milliards de dollars ayant été dépensé pour la recherche et le développement. Les progrès ont été entravés par la grande variation des symptômes, la progression de la maladie et les réponses au traitement chez les patients.
Bien que de nouveaux médicaments contre la démence aient récemment été approuvés pour une utilisation aux États-Unis, leur risque d'effets secondaires et la rentabilité insuffisante ont empêché l'adoption des soins de santé dans le NHS.
La compréhension et la prise en compte des différences naturelles entre les personnes atteintes d'une maladie sont cruciales, de sorte que les traitements peuvent être adaptés pour être les plus efficaces pour chaque patient. La maladie d'Alzheimer est complexe, et bien que certains médicaments soient disponibles pour le traiter, ils ne fonctionnent pas pour tout le monde.
« L'IA peut nous guider vers les patients qui bénéficieront de médicaments contre la démence, en les traitant au stade où les médicaments feront une différence, afin que nous puissions enfin commencer à nous battre contre ces maladies cruelles. Rendre des essais cliniques plus rapides, moins chers et meilleurs, guidés par l'IA, a un fort potentiel pour accélérer la découverte de nouveaux traitements précis pour les patients individuels, la réduction des effets secondaires et les coûts pour les services de santé », a déclaré Kourtzi.
Elle a ajouté: « Comme beaucoup de gens, j'ai regardé désespérément la démence me voler un être cher. Nous devons accélérer le développement de médicaments contre la démence. Plus de 40 milliards de livres sterling ont déjà été dépensés plus de trente ans de recherche et de développement – nous ne pouvons pas attendre encore trente ans. »
