{"id":324551,"date":"2022-10-11T01:00:00","date_gmt":"2022-10-10T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/strategies-de-traitement-modules-de-diagnostic-et-biomarqueurs-en-ligne-de-mire\/"},"modified":"2022-10-11T01:00:00","modified_gmt":"2022-10-10T23:00:00","slug":"strategies-de-traitement-modules-de-diagnostic-et-biomarqueurs-en-ligne-de-mire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/strategies-de-traitement-modules-de-diagnostic-et-biomarqueurs-en-ligne-de-mire\/","title":{"rendered":"Strat\u00e9gies de traitement, modules de diagnostic et biomarqueurs en ligne de mire"},"content":{"rendered":"

La pathogen\u00e8se complexe de la scl\u00e9rose en plaques (SEP) offre une multitude de cibles pour les interventions th\u00e9rapeutiques. En outre, de nombreuses recherches sont men\u00e9es afin de pouvoir poser un diagnostic pr\u00e9coce. En effet, la mise en place d’une gestion personnalis\u00e9e du traitement pourrait r\u00e9duire consid\u00e9rablement la charge de morbidit\u00e9 des personnes concern\u00e9es. L’application de l’intelligence artificielle et la d\u00e9tection de biomarqueurs efficaces pourraient mettre cet objectif \u00e0 port\u00e9e de main.<\/strong><\/p>\n

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La scl\u00e9rose en plaques (SEP) reste la cause la plus fr\u00e9quente de handicap neurologique non traumatique chez les jeunes adultes. Heureusement, la d\u00e9couverte de th\u00e9rapies modificatrices de la maladie (DMT) tr\u00e8s efficaces au cours des deux derni\u00e8res d\u00e9cennies a radicalement chang\u00e9 les perspectives des personnes atteintes de SEP. Cependant, mesurer les r\u00e9sultats des soins m\u00e9dicaux est un d\u00e9fi. Les r\u00e9sultats rapport\u00e9s par les m\u00e9decins traitants ne correspondent souvent pas aux attentes des patients atteints de SEP, car certains de leurs troubles ne sont pas d\u00e9tect\u00e9s par des examens neurologiques de routine. Cela conduit \u00e0 des malentendus. D’autre part, les m\u00e9decins traitants sont confront\u00e9s \u00e0 des mesures qui ne refl\u00e8tent pas de mani\u00e8re optimale l’\u00e9volution de la maladie de la SEP. L’\u00e9chelle clinique EDSS, fr\u00e9quemment utilis\u00e9e, en est un exemple clair. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, les r\u00e9sultats d’une intervention clinique bas\u00e9s sur les rapports de patients Outcomes (PROs) ont pris de plus en plus d’importance. Les PRO sont recueillis directement aupr\u00e8s des patients et comprennent les sympt\u00f4mes, la fonction, l’\u00e9tat de sant\u00e9 et la qualit\u00e9 de vie li\u00e9e \u00e0 la sant\u00e9. Cependant, il n’existe pas encore de lignes directrices pour la validation des PRO. L’objectif est de changer cela dans un avenir proche [1].<\/p>\n

L’intelligence artificielle au service de la m\u00e9decine personnalis\u00e9e<\/h2>\n

Le diagnostic et la quantification de la charge de morbidit\u00e9 de la SEP reposent traditionnellement sur la reconnaissance de motifs visuels par des cliniciens exp\u00e9riment\u00e9s. Compte tenu de la quantit\u00e9 de donn\u00e9es scientifiques, de l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des \u00e9volutions de la maladie et du large \u00e9ventail th\u00e9rapeutique, de gros efforts ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9ploy\u00e9s pour appliquer l’intelligence artificielle (IA) \u00e0 la SEP. Les m\u00e9thodes d’apprentissage automatique (ML) analysent les donn\u00e9es pour obtenir des mod\u00e8les de d\u00e9cision, tandis que les outils d’apprentissage profond (DL) effectuent une s\u00e9lection automatique des meilleures caract\u00e9ristiques de r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Ces deux approches b\u00e9n\u00e9ficient surtout de grands ensembles de donn\u00e9es et sont donc utiles pour les \u00e9tudes multicentriques et les essais cliniques \u00e0 grande \u00e9chelle. Les algorithmes ML et DL sont capables d’automatiser des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, d’analyser plus de donn\u00e9es en moins de temps et d’atteindre une pr\u00e9cision et une reproductibilit\u00e9 sup\u00e9rieures \u00e0 celles de leur \u00e9quivalent humain. L’application de l’IA a donn\u00e9 des r\u00e9sultats prometteurs dans le domaine de l’imagerie m\u00e9dicale (notamment l’IRM), permettant la segmentation automatique des l\u00e9sions et des tissus, la classification des maladies et la synth\u00e8se de contrastes \u00e0 partir de s\u00e9quences \u00e9tendues. Une telle approche est \u00e9galement adapt\u00e9e au monde \u00e9mergent des “omiques”, dans lequel l’analyse de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant d’un seul patient est essentielle dans la perspective d’une m\u00e9decine personnalis\u00e9e [2].<\/p>\n

Les biomarqueurs en ligne de mire<\/h2>\n

La neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rescence et l’activation astrocytaire sont des caract\u00e9ristiques pathologiques de la scl\u00e9rose en plaques progressive et peuvent \u00eatre quantifi\u00e9es par la cha\u00eene l\u00e9g\u00e8re du neurofilament (sNfL) et la prot\u00e9ine acide fibrillaire gliale (sGFAP) s\u00e9riques. Par cons\u00e9quent, le sNfL et le sGFAP ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9s plus en d\u00e9tail en tant qu’outils de stratification des patients atteints de SEP progressive sur la base de la progression et du statut d’activit\u00e9 de la maladie [3]. Pour ce faire, les valeurs sNfL et sGFAP ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es chez 259 patients dans les six mois suivant le premier EDSS confirm\u00e9 \u22653 comme ligne de base. Les patients progressifs ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9s comme actifs\/non actifs sur la base de nouvelles l\u00e9sions c\u00e9r\u00e9brales\/m\u00e9dullaires ou de pouss\u00e9es au cours des deux ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dant la ligne de base ou pendant le suivi. Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que le sNfL \u00e9tait plus \u00e9lev\u00e9 chez les patients progressifs pr\u00e9sentant une activit\u00e9 de la maladie au cours des deux premi\u00e8res ann\u00e9es de suivi et pendant toute la p\u00e9riode de suivi disponible. Les niveaux de base de sGFAP \u00e9taient positivement associ\u00e9s \u00e0 un risque plus \u00e9lev\u00e9 de progression de la maladie confirm\u00e9e \u00e0 six mois. Cette association \u00e9tait plus prononc\u00e9e chez les patients ayant une faible valeur de sNfL. Des niveaux \u00e9lev\u00e9s de sNfL \u00e9taient associ\u00e9s \u00e0 un d\u00e9clin cognitif futur. Dans l’ensemble, il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que des valeurs plus \u00e9lev\u00e9es de sGFAP \u00e9taient un indicateur de progression, tandis que le sNfL refl\u00e9tait l’activit\u00e9 aigu\u00eb de la maladie dans la cohorte de SEP progressive. Ainsi, les valeurs sGFAP et sNfL pourraient \u00eatre utilis\u00e9es pour stratifier les patients atteints de SEP progressive lors de leur inclusion dans des \u00e9tudes de recherche clinique et des essais cliniques.<\/p>\n

\nCongr\u00e8s : 8e Congr\u00e8s de l’Acad\u00e9mie europ\u00e9enne de neurologie (EAN)<\/em><\/p>\n

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Litt\u00e9rature :<\/p>\n

    \n
  1. Pot C : Les personnes atteintes de SEP sont au centre : Strategies to implement analogue and digital patient-reported outcomes in routine practice. EAN\/ECTRIMS : Avanc\u00e9es scientifiques pour une transition imm\u00e9diate vers la pratique clinique dans la scl\u00e9rose en plaques. SYMP02-1. EAN Congress 2022.<\/li>\n
  2. Rocca M : AI & MS diagnostic et diagnostic diff\u00e9rentiel. Application de l’intelligence artificielle \u00e0 l’IRM dans la scl\u00e9rose en plaques : du diagnostic au pronostic et \u00e0 la surveillance. FW08-2. EAN Congress 2022.<\/li>\n
  3. Barro C, et al : Serum Glial Fibrillary Acidic Protein : A Biomarker of Disease Progression in Multiple Sclerosis. Pr\u00e9sentation orale. OPR-136, Congr\u00e8s EAN 2022.<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    InFo NEUROLOGIE & PSYCHIATRIE 2022, 20(4) : 36<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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