Récemment, dans le cadre d’une étude menée aux États-Unis, des chercheurs ont découvert un moyen de détecter, puis traquer un ver parasite qui cause la mort de plusieurs centaines de milliers de personnes dans le monde chaque année. Il s’agit d’une nouvelle méthode basée sur l’intelligence artificielle.
Ver parasite : un diagnostic qui arrive trop tard
Les schistosomes représentent un genre de trématodes (ou ver) parasitaires qui vise les animaux et les humains. Ils sont responsables des bilharzioses (ou schistosomiases), un type de maladie aiguë et chronique dont les symptômes sont principalement causés par la réaction de l’organisme aux œufs du parasite. Il est question entre autres de douleurs abdominales, de diarrhées, d’apparition de sang dans les selles ou encore d’augmentation du volume du foie (hépatomégalie). Comme l’explique l’OMS dans une publication, plus de 250 millions de personnes ont eu besoin d’un traitement en 2021.
Ces parasites se trouvent dans l’eau douce, dans l’attente de trouver un hôte afin d’y commencer leur vie et s’y développer. Il s’agit d’hôtes intermédiaires, principalement des mollusques d’eau douce comme le bulin par exemple. Le gastéropode relâche ensuite les œufs dans l’eau douce, une eau qui pourra ainsi contaminer différents mammifères, dont l’humain. Les larves de schistosome grandissent dans le système circulatoire et les vaisseaux sanguins avant de finalement y pondre des œufs, répétant ce cycle sans fin.
Malheureusement, la maladie est très difficile à détecter au moment de la contamination. En effet, il est nécessaire d’atteindre l’apparition des premiers symptômes et l’analyse des selles (où l’on retrouve les œufs) ou des urines du patient pour formuler un diagnostic. Toutefois, une avancée récente pourrait changer la donne, comme le laisse penser une étude publiée dans la revue Science Translational Medicine le 18 septembre 2024.
Vers une meilleure prise en charge des patients ?
Pilotées par l’école de médecine de l’Université de Pittsburgh (États-Unis), ces recherches ont permis de découvrir que les échantillons de sang de patients atteints de schistosomiase renfermeraient des informations cachées. Potentiellement capables de renseigner sur l’avancée de la maladie, ces données pourraient être détectées et analysées par une intelligence artificielle. Les chercheurs espèrent que cela permettra d’établir des diagnostics précoces et d’assurer une meilleure prise en charge des patients.
Rappelons tout de même que du fait du caractère tardif du diagnostic, la maladie se trouve généralement à un stade avancé lorsque débute le traitement. Or, dans les pays touchés, les autorités sanitaires administrent massivement et de manière non ciblée un médicament, le praziquantel, qui tue seulement les larves adultes. Ainsi, les larves plus jeunes survivent et causent souvent des réinfections.
Dans un premier temps, les meneurs de l’étude ont dressé un portrait des anticorps qui ont fait leur apparition après le développement du schistosome dans l’organisme, autant sur le plan qualitatif que quantitatif. Ensuite, une IA qui recevait les données de personnes infectées et d’individus sains a appris à détecter les biomarqueurs de la maladie. Si les résultats sont très encourageants, d’autres recherches devront toutefois être menées afin de couvrir les biomarqueurs spécifiques aux autres espèces de schistosomes qui s’attaquent aux humains dans le monde.
