Grâce à une nouvelle subvention de 6,2 millions de dollars sur cinq ans de l'Institut national sur le vieillissement, les chercheurs de l'Université Case Western Reserve utiliseront l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique pour identifier des cibles génétiques possibles pour traiter la maladie d'Alzheimer.
L'intention, a déclaré l'investigateur principal Jonathan L. Haines, président du Département des sciences de la population et de la santé quantitative à la Case Western Reserve School of Medicine, est de fournir aux médecins et aux fabricants de médicaments de nouvelles informations qui pourraient prévenir, ralentir ou même guérir la maladie.
Les médicaments approuvés par la Food and Drug Administration des États-Unis pour traiter la maladie d'Alzheimer agissent en éliminant les amas de protéines anormales, appelés plaques amyloïdes, qui s'accumulent entre les cellules nerveuses (neurones) du cerveau, perturbant ainsi la communication entre cellules.
Bien que les médicaments puissent ralentir le déclin cognitif dans les cas bénins, ils ont souvent des effets secondaires graves et ne s'attaquent pas aux causes profondes de la maladie.
La maladie d'Alzheimer coûte désormais plus de vies aux Américains chaque année que le cancer du sein et le cancer de la prostate réunis, selon l'Association Alzheimer.
Haines et son équipe de recherche croient que la réponse réside dans notre ADN. En suivant la feuille de route génétique, ils seront les premiers à utiliser l’IA et l’apprentissage automatique pour examiner plus de 1 800 gènes potentiels identifiés comme de nouvelles cibles appropriées pour le traitement.
Nous prévoyons d'exploiter la puissance d'ensembles de données massifs sur le génome entier issus de deux des initiatives de recherche génétique sur la maladie d'Alzheimer les plus complètes au monde : le projet de séquençage de la maladie d'Alzheimer et le Consortium de génétique de la maladie d'Alzheimer.
Jonathan L. Haines, président du Département des sciences de la population et des sciences quantitatives de la santé, Case Western Reserve School of Medicine
Ces ensembles de données combinent des informations provenant de diverses populations afin que toutes les conclusions soient pertinentes sur le plan racial et ethnique à l'échelle nationale.
Des outils informatiques avancés, l’IA et l’apprentissage automatique permettront à l’équipe d’utiliser des algorithmes et des modèles statistiques pour analyser et tirer des conclusions à partir de modèles présents dans les données. Plus précisément, ils espèrent identifier les variations génétiques responsables de la maladie.
« À la fin de ce projet de cinq ans », a déclaré Haines, « nous fournirons une liste prioritaire et génétiquement validée de cibles médicamenteuses aux développeurs pharmaceutiques et aux cliniciens afin de construire la prochaine génération de thérapies contre la maladie d'Alzheimer. »
