Un outil d’IA détecte la maladie de Parkinson jusqu’à 15 ans plus tôt avec une précision de 96 %

Plus de précision dans le diagnostic de la maladie de Parkinson

Pour l’étude, les chercheurs ont recueilli des données sur les soins de santé de 78 personnes en Espagne. Chaque participant a fourni un échantillon de sang entre 1993 et ​​1996 et a été suivi pendant 15 ans. Parmi les participants, 39 ont finalement reçu un diagnostic de la maladie de Parkinson, tandis que 39 n’en ont pas reçu.

Les chercheurs ont ensuite utilisé un outil d’IA appelé CRANK-MS pour analyser les données. En particulier, ils ont comparé différentes combinaisons de métabolites – des produits chimiques que le corps crée lors de la décomposition d’aliments, de médicaments, de produits chimiques et de ses propres tissus – entre ceux qui ont développé la maladie de Parkinson et ceux qui ne l’ont pas fait.

« Généralement, les chercheurs qui utilisent l’apprentissage automatique pour examiner les corrélations entre les métabolites et la maladie réduisent d’abord le nombre de caractéristiques chimiques, avant de l’introduire dans l’algorithme », W. Alexander Donald, professeur agrégé à l’École de chimie de l’Université de Nouvelle-Galles du Sud. Sydney, Australie, l’un des auteurs de l’étude, a déclaré dans un communiqué de presse.

« Mais ici, nous introduisons toutes les informations dans CRANK-MS sans aucune réduction de données dès le départ. Et à partir de là, nous pouvons obtenir la prédiction du modèle et identifier les métabolites qui alimentent le plus la prédiction, le tout en une seule étape. Cela signifie que s’il y a des métabolites qui peuvent potentiellement avoir été manqués en utilisant des approches conventionnelles, nous pouvons maintenant les récupérer », a-t-il ajouté.

À l’aide de CRANK-MS, les chercheurs ont identifié des combinaisons de métabolites propres aux participants qui ont développé la maladie de Parkinson. Ils ont identifié 96% des personnes qui ont développé des cas de Parkinson dans les 15 ans à partir de ces seules combinaisons.

Les chercheurs ont noté que leur nouvel outil était plus précis dans le diagnostic de la maladie de Parkinson que les évaluations cliniques existantes par des spécialistes des troubles du mouvement, qui ont une précision de 80%.

Les chercheurs ont également rapporté que CRANK-MS pouvait également diagnostiquer la maladie de Parkinson 84,3% du temps à partir d’échantillons de sébum cutané lorsqu’ils ont testé l’algorithme avec une deuxième cohorte de 274 patients du NHS.

Un outil d’IA peut améliorer les soins pour la maladie de Parkinson

MNT s’est entretenu avec Daniel Truong, neurologue et directeur médical du Parkinson’s and Movement Disorder Institute du MemorialCare Orange Coast Medical Center, qui n’a pas participé à l’étude, sur la façon dont CRANK-MS pourrait améliorer les soins de Parkinson.

« L’outil d’IA a démontré sa capacité à détecter les signes de la maladie de Parkinson jusqu’à 15 ans avant l’apparition des symptômes, offrant la possibilité d’une intervention et d’un traitement à un stade plus précoce », a-t-il noté.

Il a poursuivi que le haut niveau de précision de l’outil pourrait également permettre des outils de diagnostic potentiellement fiables pour l’identification précoce des facteurs de risque et que l’outil pourrait également avoir le potentiel de diagnostiquer d’autres conditions.

Limites

Le Dr Schiess a qualifié les résultats d’excitants mais a appelé à la prudence.

« [C]Il est crucial de confirmer ces résultats dans des cohortes plus importantes avant que cela puisse être largement utilisé dans la pratique clinique. De plus, bien que l’outil CRANK-MS soit accessible au public, les médecins et les chercheurs doivent se familiariser avec son utilisation et l’interprétation des données », a-t-il déclaré.

Le Dr Truong a ajouté que la collecte et le traitement des échantillons de sang peuvent ne pas toujours être pratiques ou réalisables dans certains contextes cliniques ou pratiques et que l’accessibilité aux échantillons de sang pour une détection précoce chez les personnes asymptomatiques peut être difficile.

« Bien que l’outil d’IA puisse identifier des combinaisons uniques de métabolites pouvant servir de marqueurs potentiels de la maladie de Parkinson, les mécanismes biologiques spécifiques et les associations de ces métabolites avec la maladie ne sont pas encore entièrement compris. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour valider et élucider les voies métaboliques sous-jacentes et les relations causales », a-t-il poursuivi.

Le Dr Julie Pilitsis, neurochirurgienne certifiée par le conseil d’administration du Marcus Neuroscience Institute, établi à l’hôpital régional de Boca Raton, qui fait partie de Baptist Health, s’est également entretenue avec MNT sur les limites de l’étude.

Elle a noté que l’étude utilise des « données idéales » – ou des données qui sont collectées au fil du temps et qui ont des résultats connus qui ne sont souvent pas disponibles pour les outils d’IA.

« La façon dont l’outil fonctionnerait dans un ensemble de données moindre ou dans un ensemble de données où les résultats n’ont pas été déterminés devrait être évaluée », a-t-elle expliqué.

Prédire qui développera la maladie de Parkinson

« Puisque nous connaissons le sort des patients [15 years after their blood samples were taken]nous sommes en mesure de voir que l’outil est excellent pour prédire qui pourrait développer la maladie de Parkinson », a déclaré le Dr Pilitsis.

« Plus particulièrement, il y avait des corrélations avec des niveaux inférieurs de triterpénoïdes chez les patients qui ont développé la maladie de Parkinson et des niveaux plus élevés de substances polyfluoroalkyles – qui sont observées dans les composés industriels – chez les patients atteints de la maladie de Parkinson. Ce type de données nous permettra en tant que cliniciens à l’avenir de guider les patients vers ce qu’ils peuvent faire pour réduire leur risque et augmenter leur capacité à se protéger contre le développement de la maladie de Parkinson.
— Dre Julie Pilitsis

Le Dr Truong a noté que les implications de ce test vont de plans de traitement plus personnalisés et d’interventions de santé publique ciblées à la découverte de nouveaux biomarqueurs pour la maladie de Parkinson.

Il a ajouté que l’outil pourrait également offrir d’autres opportunités de recherche.

« La disponibilité de l’outil CRANK-MS pour les chercheurs permet une exploration et une validation plus poussées de ses performances dans différentes populations et différents contextes. Cela présente une opportunité pour les efforts de recherche collaborative, le partage de données et le raffinement des algorithmes de l’outil, ce qui pourrait faire progresser notre compréhension des maladies », a-t-il conclu.