L’IA prédit la maladie d’Alzheimer à partir d’un seul scanner cérébral

Source : Geralt/Pixabay

La maladie d’Alzheimer (MA) est le type de démence le plus courant et une maladie neurodégénérative progressive qui détruit les cellules cérébrales au fil du temps. Un nouveau étude montre comment l’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) peut être utilisé dans le développement d’un biomarqueur basé sur une imagerie par résonance magnétique (IRM) pour la maladie d’Alzheimer.

“Dans cette étude, nous développons une méthode qui utilise les données d’imagerie par résonance magnétique pour identifier les différences dans le cerveau entre les personnes atteintes et non atteintes de la maladie d’Alzheimer, y compris avant qu’un rétrécissement évident du cerveau ne se produise”, ont écrit les auteurs de l’étude. “Cette méthode pourrait être utilisée pour aider à diagnostiquer les patients atteints de la maladie d’Alzheimer.”

Il y a 47 millions de personnes vivant avec la maladie d’Alzheimer dans le monde, et d’ici 2030, ce nombre devrait passer à 76 millions selon l’Association Alzheimer. Aux États-Unis seulement, il y a 5,8 millions d’Américains atteints de la maladie d’Alzheimer, dont les deux tiers sont des femmes selon un rapport de l’AARP et de la Mouvement des femmes Alzheimer (WAM). D’ici 2050, le nombre d’Américains vivant avec la maladie d’Alzheimer devrait atteindre 16 millions selon le Harvard NeuroDiscovery Center de la Harvard Medical School.

Bien qu’il n’existe aucun remède connu pour la maladie d’Alzheimer, il existe des traitements qui peuvent aider à soulager certains des symptômes. Plus le stade du diagnostic est précoce, plus le patient a de temps pour se faire soigner pour gérer les symptômes et obtenir de l’aide.

Les symptômes de la maladie d’Alzheimer varient selon le stade de la maladie. Au stade précoce de la maladie, la perte de mémoire à court terme est courante. Au fil du temps, la capacité à exécuter diverses fonctions est altérée, affectant la motivation, la concentration, le fonctionnement exécutif, la prise de décision, la résolution de problèmes, le jugement et la capacité à effectuer plusieurs tâches. Aux derniers stades de la maladie, les personnes atteintes de MA oublient comment effectuer les tâches quotidiennes de base et finissent par dépendre des soignants pour leur survie.

Les symptômes neuropsychiatriques associés à la maladie d’Alzheimer peuvent inclure la dépression, le retrait social, la psychose, l’errance, l’apathie, l’agitation, la méfiance envers les autres, la désinhibition et les délires.

“Au cours de ces 40 dernières années, l’amélioration de la puissance de calcul et de la capacité de stockage a conduit à de nombreuses avancées dans le développement de biomarqueurs structurels non invasifs et peu coûteux pour la MA qui combinent des approches de neuroimagerie, en particulier l’IRM structurelle, avec l’apprentissage automatique”, ont écrit les chercheurs.

Les bases de données utilisées pour cette étude comprennent la base de données de l’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), le consortium Open Access Series of Imaging Studyed (OASIS) et l’Imperial Memory Center (IMC) basé à Londres, au Royaume-Uni.

Les scans d’imagerie par résonance magnétique ont été subdivisés en 115 sous-régions dont il y avait 45 régions dans la substance blanche du cerveau et 70 régions dans les zones sous-corticales. Plus de 650 caractéristiques diverses telles que les ondelettes, l’intensité, la texture, la forme et la taille ont été attribuées à chaque région pour évaluation.

Les chercheurs ont adapté un algorithme de classificateur d’IA utilisé pour prédire le cancer et l’ont formé pour repérer les changements dans les caractéristiques du cerveau qui peuvent prédire la présence de la maladie d’Alzheimer. Ensuite, l’algorithme a été testé sur des données d’analyses cérébrales de plus de 80 patients de l’Imperial College Healthcare NHS Trust qui étaient évalués pour la maladie d’Alzheimer, ainsi que sur des données de l’Initiative de neuro-imagerie de la maladie d’Alzheimer de plus de 400 patients atteints de la maladie d’Alzheimer au stade précoce et avancé, un groupe témoin de personnes sans maladie d’Alzheimer, ainsi que celles atteintes d’autres troubles cérébraux tels que la maladie de Parkinson et la démence frontotemporale.

Ce qui distingue cette étude, c’est que non seulement l’algorithme d’IA a fonctionné avec une précision de 98 % dans ses prédictions, mais qu’il ne nécessite pas non plus d’échantillonnage supplémentaire ni de tests supplémentaires sur les patients pour être intégré dans les systèmes d’aide à la décision clinique selon les scientifiques. De plus, l’algorithme d’IA a pu identifier des changements dans les zones du cerveau qui n’étaient pas auparavant associées à la maladie d’Alzheimer.

“Il est intéressant de noter que l’algorithme sélectionne également des régions qui ne sont pas couramment liées à la MA, telles que le cervelet et le diencéphale ventral”, ont rapporté les scientifiques. “Avec quelques études rapportées dans la littérature, ce résultat remet en question la vision traditionnelle selon laquelle les faisceaux de matière blanche dans le cervelet ou dans le diencéphale ventral ne sont pas affectés par la MA, mettant peut-être en évidence de nouvelles opportunités thérapeutiques.”

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