L’intelligence artificielle peut prédire la maladie d’Alzheimer six ans avant le diagnostic

, dans le réseau de Christophe Juppin

La maladie d’Alzheimer touche des dizaines de millions de personnes dans le monde, et en tue plus de 900 000 chaque année en France. De récentes avancées en matière d’imagerie médicale basées sur le deep learning permettent de détecter plus tôt la maladie, jusqu’à 6 ans avant l’apparition des premiers symptômes. Elles ouvrent ainsi une voie vers de meilleurs traitements.

Dans le monde, environ 50 millions de personnes sont atteintes de troubles neurologiques et ce nombre devrait atteindre 82 million en 2030 et 152 en 2050, selon l’Organisation mondiale de la santé. La maladie d’Alzheimer, la forme la plus courante de démence, peut contribuer à 60 à 70 % des cas. Il n’existe actuellement aucun remède contre la maladie d’Alzheimer, mais des études ont prouvé que le deep learning peut améliorer la capacité de l’imagerie cérébrale à prédire la maladie d’Alzheimer des années avant un diagnostic réel, ce qui permettrait aux chercheurs de trouver de meilleures façons de ralentir, voire d’arrêter, le processus de la maladie.

50 million de personnes atteintes de troubles neurologiques

Lorsqu’un radiologue lit une échographie, il est impossible de dire si une personne va développer la maladie d’Alzheimer. La maladie d’Alzheimer est un problème qui évolue différemment d’un patient à l’autre, les personnes atteintes ne présentent pas toutes les mêmes symptômes et certains cas peuvent s’aggraver plus rapidement que d’autres. Les médecins n’ont aucune idée des patients qui resteront stables pendant un certain temps ou de ceux qui deviendront rapidement instables.

Des recherches (1.-) ont établi un lien entre les changements dans le métabolisme d’une personne, comme l’augmentation du glucose dans certaines parties du cerveau, et la maladie d’Alzheimer. Aujourd’hui, les radiologues savent identifier des biomarqueurs spécifiques de la maladie, mais les changements métaboliques sont en réalité bien plus complexes qu’on pourrait le croire.

Une nouvelle approche pour l’imagerie cérébrale

L’un des outils diagnostiques les plus utilizes par les médecins pour identifier l’apparition de la maladie d’Alzheimer est un type d’imagerie cérébrale appelé TEP 18-F-fluorodésoxyglucose. Cette analyse est traditionnellement utilisée pour identifier plusieurs types de cancers, mais au cours des dernières années, elle s’est révélée utile pour identifier la maladie d’Alzheimer, ainsi que plusieurs autres types de démence. Lorsque l’algorithme a finalement été testé sur un petit ensemble indépendant de scintigraphies cérébrales, il a été en mesure de prédire chaque cas qui a progressé vers la maladie d’Alzheimer en moyenne environ six ans avant que la maladie ne soit finalement diagnostiquée.(2.-)

Cette nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle utilise des processeurs graphiques (GPU), particulièrement aptes à l’exécution d’algorithmes de deep learning grâce à leur architecture parallélisée. Sur cette mesure, l’algorithme a nettement surpassé celui des radiologistes humains. Actuellement, l’utilisation de la TEP est principalement limitée aux études de recherche et aux essais cliniques, afin de s’assurer que les nouveaux médicaments potentiels sont testés chez les bonnes personnes. La TEP est un outil puissant, mais elle est coûteuse et nécessite des installations et une expertise spécialisées.

L’impact ne se limite pas qu’aux États-Unis

Au niveau européen, l’un des projets phares menés par l’Union européenne a consisté à répliquer le cerveau humain sous la forme d’un supercalculateur. Le Human Brain Project (comme on l’appelle) pourrait résoudre le casse-tête de la maladie d’Alzheimer et être d’un grand secours aux médecins. Ce programme scientifique de grand ampleur vise à simuler le fonctionnement du cerveau humain à l’aide d’un supercalculateur d’ici 2024. Il servirait à mettre au point de nouveaux traitements médicaux plus efficaces contre les maladies neurologiques. Ce projet est dirigé par le neuroscientifique Henry Markram, qui prévoit d’étudier le fonctionnement du cerveau par rétroingénierie, une approche qui consiste à étudier un objet pour déterminer son fonctionnement interne ou sa méthode de fabrication.

En France, la maladie d’Alzheimer tue entre 550 000 et 900 000 personnes chaque année, c’est sur ce thème spécifique que l’Institut du Cerveau et de la Moelle Epinière (ICM), à Paris, a décidé de se concentrer. Pour l’occasion, l’ICM a consacré une de ses séries de débats à cette question : "Comment l’intelligence artificielle peut-elle nous aider à vaincre la maladie d’Alzheimer." Les chercheurs de l’ICM sont des experts en modélisation mathématique des données de neuroimagerie. Ils sont capables de programmer des ordinateurs pour analyser, comparer et utiliser les données de milliers de patients.

Mieux comprendre l’évolution de la maladie

Qu’il s’agisse d’imagerie ou de données cliniques, de capteurs ou de jeux vidéo, l’objectif est d’observer plusieurs patients sur de longues périodes afin de synthétiser toutes ces informations dans un modèle numérique et dynamique du cerveau vieillissant. L’objectif est de mieux comprendre et, à long terme, de prédire comment la maladie se développe ; quels sont les changements anatomiques mais aussi métaboliques dans un cerveau affecté.(3.-)

L’intelligence artificielle a le potentiel d’aider des millions de personnes et s’avère être un outil utile pour les radiologistes. Les progrès sont remarquables. À l’heure actuelle, il n’existe aucun moyen de diagnostiquer rapidement et efficacement la maladie d’Alzheimer. L’utilisation d’un tel système permettra aux médecins de détecter la maladie plus tôt, de mieux identifier ses symptômes, de mieux comprendre son comportement et son évolution et d’adapter les traitements plus précisément. En d’autres termes, les algorithmes d’apprentissage profond pourraient jouer un rôle crucial dans la lutte contre la maladie d’Alzheimer, surtout lorsque la prise en charge de ces patients coûte environ 20 milliards d’euros par an en France.(4.-)

Serge Palaric, vice-président Enterprise South Europe & Embedded EMEA, Nvidia

1.- "Un modèle d’apprentissage approfondi pour prédire le diagnostic de la maladie d’Alzheimer à l’aide de la TEP 18F-FDG du cerveau", Radiology, November 6th 2018

2.- Co-auteur Jae Ho Sohn, MD, du département de radiologie et d’imagerie biomédicale de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF)

3.- https://icm-institute.org/en/alzheimer-en/

4.- Selon la dernière étude de la Fondation Médéric Alzheimer
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Publié par Serge Palaric le 27 mars 2019 dans https://www.usine-digitale.fr


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