Les informations de l’IA prédisent les maladies une décennie à l’avance

Des scientifiques utilisant une intelligence artificielle de pointe pour analyser des données médicales ont pu prédire le risque qu’une personne développe des maladies telles que la maladie d’Alzheimer et les maladies cardiaques jusqu’à 10 ans avant un diagnostic. Pour l’étude, publiée dans Vieillissement de la natureLes chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour étudier des échantillons de sang de plus de 45 000 personnes.

Les outils d’IA ont pu identifier des modèles de protéines présentes dans le sang liées à un risque accru de maladie, permettant aux chercheurs de prédire avec précision la probabilité qu’une personne développe une maladie avant l’apparition des symptômes.

Être capable de détecter des signes avant-coureurs pour un large éventail de maladies peut conduire à des possibilités d’intervention et de prévention précoces, affirment les experts.

Étapes préliminaires

L’équipe d’étude, composée de chercheurs de l’Université d’Édimbourg et de collaborateurs commerciaux Optima Partners et Biogen, a analysé des échantillons de sang de la UK Biobank, une base de données d’informations génétiques et de santé provenant de 500 000 participants britanniques.

Ils ont utilisé des outils d’IA et d’apprentissage automatique pour identifier les modèles de protéines dans le sang qui étaient indicatifs du développement de maladies courantes, notamment la maladie d’Alzheimer, les maladies cardiaques et le diabète de type 2.

Les informations sur le diagnostic de la maladie ont été extraites des dossiers médicaux des participants jusqu’à 10 ans après les mesures des échantillons sanguins.

L’équipe a ensuite testé si les modèles pouvaient être utilisés pour diagnostiquer des pathologies dans les échantillons de sang d’un groupe distinct d’individus, dont les données n’avaient pas été utilisées pour créer les modèles de protéines.

Ils ont constaté que les profils protéiques amélioraient la précision de la prédiction au-delà des facteurs de risque traditionnels tels que l’âge, le sexe, les comportements liés au mode de vie, le cholestérol et d’autres variables cliniques couramment mesurées.

La mise en œuvre de cette forme d’analyse ne devrait pas être immédiate, mais les experts affirment que leurs recherches constituent une étape prometteuse dans la prédiction des risques.

« Il est encourageant de constater le potentiel qu’offre un simple échantillon de sang pour prédire l’évolution d’une série de maladies. La capacité à détecter des signes avant-coureurs d’un large éventail de maladies peut ouvrir la voie à des interventions et des mesures de prévention précoces, ce qui marque un tournant important pour le secteur de la santé », déclare le Dr Danni Gadd.

Il reste encore beaucoup à faire pour convertir ces résultats en une application pratique en milieu clinique. Cependant, nos découvertes posent des bases solides pour l’inclusion de nouvelles signatures de prédiction des risques afin de mettre en lumière les voies et mécanismes possibles qui sous-tendent les maladies.

« La reconnaissance de formes comme celle-ci ne serait pas possible sans la technologie moderne d’apprentissage automatique et sa capacité à analyser les données à cette échelle, ce qui nous permettra à son tour de relever certains des défis les plus urgents en matière de soins de santé de notre époque », déclare le Dr Chris Foley.