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Vers une médecine de précision dans la SEP?

29/04 - Actuellement, la classification de la sclérose en plaques (SEP) comporte quatre formes, qui sont largement définies en fonction de l'activité et de la progression de la maladie. Cette catégorisation correspond davantage à différents stades de la maladie, et n’est pas très utile pour déterminer les options thérapeutiques les plus efficaces pour chaque patient. S’aidant de l’Intelligence Artificielle, des chercheurs ont identifié trois nouveaux sous-types de la sclérose en plaques, ce qui pourrait conduire à un traitement plus ciblé, voire de nouvelles options thérapeutiques.

Dans le cadre de cette nouvelle étude, les chercheurs ont cherché à savoir s'il existe d'autres sous-types susceptibles d'influencer l'évolution de la maladie chez un patient. Si ces sous-types peuvent être diagnostiqués plus tôt, des traitements plus spécialisés pourraient être administrés.

Pour mener à bien leurs investigations, les chercheurs ont recueilli les données cliniques et IRM de 16 essais cliniques randomisés et contrôlés et de trois cohortes observationnelles. L'équipe a utilisé un outil d'Intelligence Artificielle, le Subtype and Stage Inference (SuStaIn), pour étudier les scanners cérébraux de 6.322 patients atteints de SEP. Cet outil a permis d'identifier trois sous-types de SEP, caractérisés par un schéma évolutif spécifique, que les scientifiques ont nommés « cortex-led », « normal-appearing white matter-led » et « lesion-led ». Ces noms sont basés sur les anomalies détectées le plus précocement. Ces observations ont ensuite été validées dans une cohorte indépendante de 3.068 patients. A partir de ces données, l'équipe a pu attribuer différents attributs à chaque sous-type.

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