mardi, janvier 7, 2025
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L’apprentissage automatique permet de définir de nouveaux sous-types de la maladie de Parkinson

by News Team
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Un diagramme illustrant la présente analyse. Crédit : Médecine numérique npj (2024). DOI : 10.1038/s41746-024-01175-9

Des chercheurs de Weill Cornell Medicine ont utilisé l’apprentissage automatique pour définir trois sous-types de la maladie de Parkinson en fonction de la vitesse à laquelle la maladie progresse. En plus d’avoir le potentiel de devenir un outil diagnostique et pronostique important, ces sous-types sont marqués par des gènes moteurs distincts. S’ils sont validés, ces marqueurs pourraient également suggérer des moyens de cibler les sous-types avec des médicaments nouveaux et existants.

La recherche a été publiée le 9 juillet dans npj Médecine numérique.

« La maladie de Parkinson est très hétérogène, ce qui signifie que les personnes atteintes de la même maladie peuvent présenter des symptômes très différents », a déclaré le Dr Fei Wang, auteur principal de l’étude, professeur de sciences de la santé de la population et directeur fondateur de l’Institute of AI for Digital Health (AIDH) au sein du département des sciences de la santé de la population de Weill Cornell Medicine. « Cela indique qu’il n’existe probablement pas d’approche universelle pour la traiter. Nous devrons peut-être envisager des stratégies de traitement personnalisées en fonction du sous-type de maladie du patient. »

Les chercheurs ont défini les sous-types en fonction de leurs différents schémas de progression de la maladie. Ils les ont nommés le sous-type à rythme progressif (PD-I, environ 36 % des patients) pour les cas présentant une gravité initiale légère et une vitesse de progression modérée ; le sous-type à rythme modéré (PD-M, environ 51 % des patients) pour les cas présentant une gravité initiale légère mais une progression modérée ; et le sous-type à rythme rapide (PD-R), pour les cas présentant le taux de progression des symptômes le plus rapide.

Ils ont pu identifier les sous-types en utilisant des approches basées sur l’apprentissage profond pour analyser des dossiers cliniques anonymisés provenant de deux grandes bases de données. Ils ont également exploré le mécanisme moléculaire associé à chaque sous-type en analysant les profils génétiques et transcriptomiques des patients avec des méthodes basées sur le réseau. Par exemple, le sous-type PD-R présentait une activation de voies spécifiques, telles que celles liées à la neuroinflammation, au stress oxydatif et au métabolisme. L’équipe a également trouvé des biomarqueurs d’imagerie cérébrale et de liquide céphalorachidien distincts pour les trois sous-types.

Le laboratoire du Dr Wang étudie la maladie de Parkinson depuis 2016, lorsque le groupe a participé au défi de données de la Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) ; l’équipe a remporté le défi sur le thème de la dérivation des sous-types, et a depuis lors poursuivi ce travail. Ils ont utilisé les données recueillies auprès de la cohorte PPMI comme cohorte principale de développement de sous-types dans leurs recherches et les ont validées avec la cohorte du programme de biomarqueurs de la maladie de Parkinson (PDBP) du National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS).

Les chercheurs ont utilisé leurs résultats pour identifier d’éventuels candidats médicaments qui pourraient être réutilisés pour cibler les changements moléculaires spécifiques observés dans les différents sous-types. Ils ont ensuite utilisé deux bases de données à grande échelle de dossiers médicaux de patients pour confirmer que ces médicaments pourraient aider à améliorer la progression de la maladie de Parkinson.

Ces bases de données, le réseau de recherche clinique INSIGHT, basé à New York, et le consortium de recherche clinique OneFlorida+, font toutes deux partie du réseau national de recherche clinique centrée sur le patient (PCORnet). INSIGHT est dirigé par le Dr Rainu Kaushal, doyen associé principal de la recherche clinique à Weill Cornell Medicine et président du département des sciences de la santé de la population à Weill Cornell Medicine et au NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.

« En examinant ces bases de données, nous avons constaté que les personnes prenant de la metformine, un médicament contre le diabète, semblaient avoir des symptômes de la maladie améliorés, en particulier des symptômes liés à la cognition et aux chutes, par rapport à celles qui n’en prenaient pas », a déclaré le Dr Chang Su, premier auteur de l’étude et professeur adjoint en sciences de la santé de la population et également membre de l’AIDH à Weill Cornell Medicine. Cela était particulièrement vrai chez les personnes atteintes du sous-type PD-R, qui sont les plus susceptibles de présenter des déficits cognitifs au début de leur maladie de Parkinson.

« Nous espérons que nos recherches inciteront d’autres chercheurs à envisager d’utiliser diverses sources de données lors de la réalisation d’études comme la nôtre », a déclaré le Dr Wang. « Nous pensons également que les chercheurs en bioinformatique translationnelle seront en mesure de valider davantage nos résultats, tant sur le plan informatique qu’expérimental. »

Plusieurs collaborateurs ont contribué à ce travail, notamment des scientifiques de la Cleveland Clinic, de l’Université Temple, de l’Université de Floride, de l’Université de Californie à Irvine et de l’Université du Texas à Arlington, ainsi que des candidats au doctorat du programme d’informatique de Cornell Tech et du programme de biologie computationnelle du campus d’Ithaca de l’Université Cornell.

Plus d’information:
Chang Su et al., Identification des sous-types PACE de la maladie de Parkinson et réorientation des traitements grâce à des analyses intégratives de données multimodales, Médecine numérique npj (2024). DOI : 10.1038/s41746-024-01175-9

Fourni par le Weill Cornell Medical College

Citation: L’apprentissage automatique aide à définir de nouveaux sous-types de la maladie de Parkinson (2024, 16 juillet) récupéré le 16 juillet 2024 à partir de

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