Les chercheurs estiment que cette technologie pourrait, à terme, favoriser des soins plus personnalisés, en adaptant mieux les traitements au fonctionnement du cœur de chacun.
Un nouvel outil d’intelligence artificielle pourrait accélérer la recherche de traitements contre les maladies cardiaques, selon une nouvelle étude.
Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont la première cause de décès et de handicap dans l’Union européenne, représentant environ 1,7 million de décès par an et touchant 62 millions de personnes, selon l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE).
Des scientifiques d’Imperial College London ont mis au point un outil d’intelligence artificielle (IA) pour identifier les gènes liés aux maladies et aider à trouver plus rapidement des médicaments contre les maladies cardiaques en combinant de l’imagerie cardiaque détaillée avec de vastes bases de données médicales.
L’outil, baptisé CardioKG, a été construit à partir de données d’imagerie cardiaque provenant de milliers de personnes de la UK Biobank. Cela comprenait des patients atteints de fibrillation auriculaire, d’insuffisance cardiaque et d’infarctus, ainsi que des volontaires en bonne santé.
Ce faisant, les chercheurs affirment pouvoir formuler des prédictions plus précises sur les médicaments susceptibles d’aider des personnes atteintes de pathologies cardiaques spécifiques.
« Les graphes de connaissances ont notamment pour avantage d’intégrer des informations sur les gènes, les médicaments et les maladies », a déclaré Declan O’Regan, responsable du groupe d’imagerie cardiaque computationnelle au MRC Laboratory of Medical Sciences, Imperial College London.
Les chercheurs estiment que cette approche pourrait, à terme, déboucher sur des soins plus personnalisés, avec des traitements mieux adaptés au fonctionnement du cœur de chaque individu.
La même technologie pourrait aussi être adaptée à l’étude d’autres affections à partir de l’imagerie médicale, notamment les maladies du cerveau et l’obésité.
« Cela confère un plus grand pouvoir de découverte de nouvelles thérapies. Nous avons constaté que l’intégration d’imagerie cardiaque dans le graphe transformait la capacité à identifier de nouveaux gènes et médicaments », a indiqué O’Regan.
Parmi les médicaments mis en avant figuraient le méthotrexate, largement utilisé pour traiter la polyarthrite rhumatoïde, et un groupe d’antidiabétiques connus sous le nom de gliptines.
Le modèle d’IA a suggéré que le méthotrexate pourrait aider les personnes souffrant d’insuffisance cardiaque, tandis que les gliptines pourraient être bénéfiques pour celles atteintes de fibrillation auriculaire.
L’analyse a également mis en évidence un possible effet protecteur de la caféine chez certains patients atteints de fibrillation auriculaire, bien que les chercheurs soulignent que cela ne signifie pas qu’il faille modifier sa consommation de caféine.
« En s’appuyant sur ces travaux, nous allons étendre le graphe de connaissances pour en faire un cadre dynamique, centré sur le patient, capable de saisir les trajectoires réelles des maladies », a expliqué Khaled Rjoob, premier auteur de l’étude et chercheur en science des données à Imperial College London.
« Cela ouvrira de nouvelles possibilités de traitements personnalisés et de prédiction du moment où des maladies sont susceptibles de se développer. »