Un diagnostic précoce pourrait aider les chercheurs à mettre au point des médicaments pour ralentir la progression de la maladie.

En enregistrant chacun des mouvements d’un patient dès son réveil, il est possible de savoir quand il sort du lit, s’habille, marche vers sa fenêtre ou va aux toilettes. Ce boîtier blanc placé dans la chambre du patient peut dire s’il dort ou s’il est tombé. Pour ce faire, il utilise des signaux sans fil de faible puissance pour cartographier sa vitesse de marche, ses habitudes de sommeil, sa position et même ses habitudes respiratoires. Toute cette information est téléchargée dans le cloud, où les algorithmes d’apprentissage machine trouvent des modèles dans les milliers de mouvements qu’il effectue chaque jour.

Les boîtes rectangulaires font partie d’une expérience visant à aider les chercheurs à suivre et à comprendre les symptômes de la maladie d’Alzheimer.

Ce n’est pas toujours évident lorsque les patients en sont aux premiers stades de la maladie. Les altérations dans le cerveau peuvent causer des changements subtils dans le comportement et les habitudes de sommeil bien des années avant que les gens commencent à éprouver de la confusion et des pertes de mémoire. Les chercheurs pensent que l’intelligence artificielle pourrait reconnaître ces changements tôt et identifier les patients à risque de développer les formes les plus graves de la maladie.

Repérer les premières indications de la maladie d’Alzheimer des années avant l’apparition de symptômes évidents pourrait aider à identifier les personnes les plus susceptibles de bénéficier des médicaments expérimentaux et permettre aux membres de la famille de planifier les soins éventuels. Des dispositifs équipés de tels algorithmes pourraient être installés à domicile ou dans des établissements de soins de longue durée pour surveiller les personnes à risque. Pour les patients qui ont déjà un diagnostic, une telle technologie pourrait aider les médecins à faire des ajustements dans leurs soins.

Les sociétés pharmaceutiques sont également intéressées par l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage machine, dans leur cas pour rechercher dans les dossiers médicaux les patients les plus susceptibles de bénéficier de médicaments expérimentaux. Une fois que les gens participent à une étude, l’IA pourrait être en mesure de dire aux chercheurs si le médicament s’attaque à leurs symptômes.

Actuellement, il n’existe pas de moyen facile de diagnostiquer la maladie d’Alzheimer. Il n’existe pas de test unique, et les scintigraphies cérébrales ne permettent pas à elles seules de déterminer si une personne est atteinte de la maladie. Les médecins doivent plutôt tenir compte de divers facteurs, y compris les antécédents médicaux du patient et les observations des membres de la famille ou des travailleurs de la santé. Ainsi, l’apprentissage machine pourrait relever des indices qui, autrement, seraient facilement manqués.

Dina Katabi et son équipe du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT ont d’abord développé l’appareil comme détecteur de chute pour les personnes âgées. Mais ils se sont vite rendu compte qu’il avait beaucoup plus d’utilisations. Si elle peut détecter une chute, pensaient-ils, elle doit aussi être capable de reconnaître d’autres mouvements, comme la marche lente et l’errance, qui peuvent être des signes de la maladie d’Alzheimer.

Katabi dit que leur intention était de surveiller les gens sans qu’ils n’aient besoin de porter un dispositif tous les jours. « C’est complètement passif. Un patient n’a pas besoin de mettre des capteurs sur son corps ou de faire quoi que ce soit de spécifique, et c’est beaucoup moins intrusif qu’une caméra vidéo « , dit-elle.

Changements cérébraux

L’IA est également utile pour aider les médecins à détecter les premiers signes de la maladie d’Alzheimer dans le cerveau et à comprendre comment ces changements physiques se produisent chez différentes personnes. « Lorsqu’un radiologue lit un scan, il est impossible de dire si une personne évoluera vers la maladie d’Alzheimer « , dit Pedro Rosa-Neto, neurologue à l’Université McGill à Montréal.

Rosa-Neto et sa collègue Sulantha Mathotaarachchi ont mis au point un algorithme qui analyse des centaines de tomographies par émission de positrons (TEP) de personnes jugées à risque de développer la maladie d’Alzheimer. À partir des dossiers médicaux, les chercheurs savaient lesquels de ces patients avaient développé la maladie dans les deux ans suivant un scan, mais ils voulaient voir si le système d’IA pouvait les identifier simplement en captant des modèles dans les images.

Bien sûr, l’algorithme a été en mesure de repérer des modèles dans des groupes d’amyloïde – une protéine souvent associée à la maladie – dans certaines régions du cerveau. Même des radiologues formés auraient eu du mal à remarquer ces problèmes lors d’un scanner cérébral. D’après les modèles, il a été en mesure de détecter avec une précision de 84 % les patients qui se sont retrouvés avec la maladie d’Alzheimer.

L’apprentissage automatique aide aussi les médecins à prédire la gravité de la maladie chez différents patients. P. Murali Doraiswamy, médecin et scientifique de l’Université Duke, utilise l’apprentissage automatique pour déterminer à quel stade de la maladie les patients se trouvent et si leur état est susceptible de s’aggraver.

« Nous voyons la maladie d’Alzheimer comme un problème à taille unique qui s’adapte à tous les problèmes « , dit Doraiswamy. Mais les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer n’éprouvent pas toutes les mêmes symptômes et certaines peuvent s’aggraver plus rapidement que d’autres. Les médecins n’ont aucune idée des patients qui resteront stables pendant un certain temps ou qui deviendront rapidement plus malades. « Nous avons donc pensé que la meilleure façon de résoudre ce problème était de laisser une machine le faire », dit-il.

Il a travaillé avec Dragan Gamberger, un expert en intelligence artificielle à l’Institut Rudjer Boskovic en Croatie, pour développer un algorithme d’apprentissage machine qui a trié les scans du cerveau et les dossiers médicaux de 562 patients qui avaient une légère déficience cognitive au début d’une période de cinq ans.

Deux groupes distincts ont émergé : ceux dont la cognition a diminué de façon significative et ceux dont les symptômes ont peu ou pas du tout changé au cours des cinq années. Le système a été en mesure de détecter les changements dans la perte de tissu cérébral au fil du temps.

Un troisième groupe se situait quelque part entre la déficience cognitive légère et la maladie d’Alzheimer avancée.  » Nous ne savons pas encore pourquoi ces différences existent « , dit Doraiswamy.

Les systèmes d’IA pourraient aider à concevoir de meilleurs essais cliniques. « Une fois que nous aurons ces personnes avec des gènes, des caractéristiques et des scanners d’imagerie communs, il sera beaucoup plus facile de tester des médicaments « , dit Marilyn Miller, qui dirige la recherche sur l’IA sur la maladie d’Alzheimer au National Institute on Aging, qui fait partie des National Institutes of Health des États-Unis.

Ensuite, une fois que les patients sont inscrits à une étude, les chercheurs pourraient les surveiller en permanence pour voir s’ils tirent profit du médicament.

« L’un des plus grands défis dans le développement de médicaments contre la maladie d’Alzheimer est que nous n’avons pas eu un bon moyen d’analyser la bonne population pour tester le médicament « , dit Vaibhav Narayan, un chercheur de l’équipe de neurosciences de Johnson & Johnson.

Il dit que les algorithmes d’apprentissage machine accéléreront grandement le processus de recrutement de patients pour les études sur les médicaments. Et si l’IA peut déterminer quels patients sont les plus susceptibles de voir leur état s’aggraver plus rapidement, il sera plus facile pour les chercheurs de savoir si un médicament présente un quelconque avantage.

De cette façon, si des médecins comme Vahia remarquent les signes de la maladie d’Alzheimer chez une personne, ils peuvent rapidement l’inscrire à un essai clinique dans l’espoir de réduire les effets dévastateurs qui, autrement, surviendraient des années plus tard.

M. Miller pense que l’IA pourrait être utilisée pour diagnostiquer et prédire la maladie d’Alzheimer chez les patients d’ici cinq ans. Mais elle dit qu’il faudra beaucoup de données pour s’assurer que les algorithmes sont précis et fiables. Les patients en insttituts, par exemple, font leur part pour aider dans ce sens.

 

 

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