Des scientifiques ont découvert deux nouveaux sous-types de sclérose en plaques grâce à l'intelligence artificielle, ouvrant la voie à des traitements personnalisés et à de meilleurs résultats pour les patients.
Des millions de personnes dans le monde vivent avec la SEP, mais les traitements sont généralement choisis en fonction des symptômes et peuvent ne pas bien fonctionner car ils ne ciblent pas la biologie spécifique de chaque patient. Désormais, en combinant l'IA avec une simple analyse sanguine et des scanners IRM, des chercheurs ont identifié deux formes biologiques distinctes de la maladie. Les experts qualifient cette avancée d'"excitante", susceptible de transformer la manière dont la SEP est traitée à l'échelle mondiale.
Dans une étude portant sur 600 patients menée par l'University College London (UCL) et Queen Square Analytics, les scientifiques ont examiné les taux sanguins d'une protéine appelée chaîne légère des neurofilaments sériques (sNfL), qui indique les lésions nerveuses et l'activité de la maladie. En utilisant un modèle d'apprentissage automatique nommé SuStaIn pour analyser ces résultats sanguins ainsi que les scanners cérébraux, l'équipe a découvert deux schémas clairs, publiés dans la revue Brain : sNfL précoce et sNfL tardif.
Dans le premier sous-type, les patients présentaient des niveaux élevés de sNfL tôt dans la maladie, ainsi que des lésions visibles dans une région du cerveau appelée le corps calleux et des lésions cérébrales se développant rapidement. Cette forme semble plus agressive. Dans le second sous-type, une atrophie cérébrale dans des zones comme le cortex limbique et la matière grise profonde est survenue avant que les niveaux de sNfL n'augmentent, suggérant une progression plus lente avec des dommages notables apparaissant plus tard.
Cette découverte aidera les médecins à mieux identifier quels patients présentent un risque plus élevé de certaines complications, permettant des soins plus adaptés. Le Dr Arman Eshaghi, auteur principal de l'étude de l'UCL, a expliqué : "La SEP n'est pas une seule maladie, et les sous-types actuels ne capturent pas les changements tissulaires sous-jacents dont nous avons besoin pour la traiter efficacement. En utilisant l'IA avec un marqueur sanguin largement disponible et l'IRM, nous avons révélé pour la première fois deux schémas biologiques clairs. Cela aide les cliniciens à comprendre où se trouve une personne dans le parcours de la maladie et qui pourrait nécessiter une surveillance plus étroite ou un traitement ciblé plus précoce."
À l'avenir, les patients identifiés par l'outil d'IA comme ayant une SEP à sNfL précoce pourraient être éligibles à des traitements plus puissants et à une surveillance plus fréquente. Ceux avec un sNfL tardif pourraient recevoir des thérapies différentes, comme des approches personnalisées pour protéger les cellules cérébrales. "L'innovation est double : transformer des examens cliniques vieux de plusieurs siècles avec des algorithmes d'IA et fournir des traitements personnalisés basés sur le profil de la maladie", a ajouté Eshaghi.
Caitlin Astbury, responsable principale de la communication de recherche à l'association caritative MS Society, a déclaré : "C'est un pas en avant passionnant dans la compréhension de la SEP. L'étude a utilisé l'apprentissage automatique sur des données d'IRM et de biomarqueurs de personnes atteintes de SEP rémittente récurrente et progressive secondaire, identifiant deux nouveaux sous-types biologiques. Bien que nous ayons amélioré notre compréhension de la biologie de la SEP ces dernières années, les définitions actuelles reposent sur des symptômes cliniques, qui ne reflètent souvent pas ce qui se passe dans le corps, rendant le traitement efficace difficile."
Astbury a noté que bien qu'il existe environ 20 traitements pour la SEP rémittente et certaines options émergentes pour la SEP progressive, beaucoup manquent encore de thérapies efficaces. "Plus nous en apprenons sur la maladie, plus nous nous rapprochons de trouver des traitements capables d'arrêter la progression de la maladie. Cette recherche s'ajoute aux preuves soutenant un abandon des termes comme 'récurrent' et 'progressif' au profit de descriptions reflétant la biologie sous-jacente de la SEP." Cela pourrait aider à identifier les personnes présentant un risque accru de progression et permettre de proposer un traitement plus personnalisé.
Foire Aux Questions
Bien sûr. Voici une liste de FAQ sur la récente découverte de deux nouveaux sous-types de sclérose en plaques, conçue pour être claire et utile pour un large public.
Débutant - Questions générales
1. Quelle est la grande nouvelle concernant la SEP dont j'entends parler ?
Des chercheurs ont utilisé l'intelligence artificielle pour analyser des scanners cérébraux et ont identifié deux tout nouveaux sous-types de sclérose en plaques. Cela remet en question la croyance de longue date selon laquelle la SEP est une maladie unique avec une progression standard.
2. Comment appelle-t-on ces nouveaux sous-types ?
Ils sont actuellement nommés d'après leur mécanisme d'action apparent, basé sur l'analyse des scanners :
- À prédominance corticale : où les dommages semblent commencer dans la couche externe du cerveau.
- À prédominance de la substance blanche : où les dommages semblent commencer dans la substance blanche plus profonde du cerveau, qui a été le focus traditionnel de l'étude de la SEP.
3. Pourquoi cette découverte est-elle considérée comme une avancée majeure ?
Elle change fondamentalement notre vision de la SEP. Au lieu de la traiter comme une seule maladie, nous pouvons désormais la voir comme deux maladies distinctes avec des points de départ différents dans le cerveau. Cela pourrait expliquer pourquoi les patients répondent si différemment aux traitements.
4. J'ai la SEP. Cela change-t-il mon diagnostic immédiatement ?
Pas immédiatement dans un cadre clinique. Il s'agit d'une découverte de recherche majeure qui doit être validée et développée en un outil de diagnostic standard. Votre diagnostic actuel de SEP reste, mais cette découverte aide à expliquer la diversité des expériences parmi les patients.
Avancé - Questions détaillées
5. Comment ces sous-types ont-ils été découverts ?
Les scientifiques ont utilisé l'IA pour analyser des milliers d'IRM cérébrales de patients atteints de SEP. L'IA a recherché des modèles que les radiologues humains ne pouvaient pas facilement voir et a systématiquement regroupé les scanners en ces deux catégories distinctes, basées sur l'origine et la propagation des dommages.
6. Quelles sont les principales différences entre les sous-types à prédominance corticale et à prédominance de la substance blanche ?
- À prédominance corticale : Les dommages semblent commencer dans le cortex, la matière grise du cerveau responsable de la pensée, de la mémoire et du traitement. Cela peut être lié à une progression plus rapide et à des symptômes cognitifs précoces.
- À prédominance de la substance blanche : Les dommages suivent le schéma plus traditionnel, commençant dans la substance blanche, les "autoroutes" qui relient les différentes régions du cerveau. Cela a été le principal focus du traitement et de la surveillance de la SEP pendant des décennies.
