Une publication d’une université française a récemment décrit une innovation porteuse d’espoir pour les patients atteints de sclérose en plaques. Il est ici question d’une intelligence artificielle en théorie capable de révolutionner la détection et le diagnostic de cette maladie auto-immune qui touche principalement les jeunes adultes.
Une maladie encore incurable
Selon l’INSERM, la sclérose en plaques est une maladie auto-immune qui affecte le système nerveux central. Une dysfonction du système immunitaire y entraîne des lésions provoquant entre autres des perturbations motrices, sensitives, cognitives et visuelles. Sur le long terme, cela peut même entraîner un handicap irréversible. Par ailleurs, les traitements actuels sont insuffisants, car ils peuvent dans le meilleur des cas ralentir la progression de la maladie. Néanmoins, les recherches se poursuivent sur cette maladie pour l’instant incurable qui concerne environ 110 000 personnes en France.
Le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LABRI) est à l’origine d’une publication dans la revue Human Brain Mapping. Depuis 2019, des chercheurs emmenés par Pierrick Coupé élaborent des modèles d’analyses d’imagerie médicale retraçant les évolutions structurelles du cerveau à l’échelle d’une vie.
Vers une meilleure prise en charge des patients
La méthode des scientifiques français repose sur pas moins de 3 000 IRM différentes. L’objectif ? Mettre au point un modèle évolutif du cerveau qui schématise l’évolution de l’organe depuis le plus jeune âge jusqu’à un âge très avancé. Or, ce modèle a permis de découvrir que dans le cas de la sclérose en plaques, certaines structures cérébrales étaient déjà atteintes plusieurs années avant l’apparition des premiers symptômes. Si cet aspect de la maladie était déjà connu, la difficulté du diagnostic résidait dans le fait que le patient attend les premiers symptômes pour passer une IRM.
Prenant la forme d’un immense réseau neuronal, l’IA qui intègre le modèle en question a été entraînée à l’aide d’environ 41 000 images cérébrales. Les chercheurs affirment s’être inspirés d’un « système parlementaire bicaméral » pour le concevoir. Le système agit donc comme les deux chambres d’un parlement, la première analysant à faible résolution et la seconde affinant les résultats.
Il s’agit ici bel et bien d’une avancée majeure, car cette innovation a permis d’identifier le thalamus comme étant la première zone du cerveau touchée par la sclérose en plaques. Ensuite, les deux zones atteintes par la maladie sont le tronc cérébral et le putamen. Le modèle permet ainsi de repérer les premières traces de la maladie une décennie avant les premiers symptômes, ce qui pourrait grandement changer la prise en charge des patients.
