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IBM a développé un modèle pour prédire l'évolution de la maladie de Parkinson

IBM et la Fondation Michael J. Fox ont développé un modèle pour prédire la progression de la maladie de Parkinson et connaître les effets des médicaments sur cette évolution. L'objectif est de mieux cibler les patients à inclure dans les essais cliniques afin de trouver des traitements efficaces contre cette maladie.
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IBM a développé un modèle pour prédire l'évolution de la maladie de Parkinson
IBM a développé un modèle pour prédire l'évolution de la maladie de Parkinson © IBM

Les chercheurs d'IBM et la Fondation Michael J. Fox, du nom de l'acteur de Retour vers le futur atteint de la maladie de Parkinson, ont développé un modèle pour prédire l'évolution de Parkinson. Ces travaux ont été publiés fin juillet dans la revue scientifique The Lancet Digital Health.

Cette maladie neuro-dégénérative, qui touche plus de 6 millions de personnes dans le monde, est caractérisée par la destruction d'une population spécifique de neurones : les neurones à dopamine de la substance noire du cerveau. Ces neurones sont impliqués dans le contrôle des mouvements.

Prédire les évolutions de la maladie
L'objectif de la recherche menée par ces scientifiques n'est pas de connaître les causes de cette maladie, qui restent encore largement inconnues, mais de mieux comprendre comment cette maladie évolue et comment les médicaments disponibles sur le marché influent sur cette évolution. "Notre objectif est d'utiliser l'IA pour comprendre les besoins des patients et d'améliorer la conception d'essais cliniques", explique IBM dans son communiqué.

Pour concevoir leur modèle et le tester, les chercheurs ont utilisé une banque de données cliniques appartenant à la Parkinson Progression Markers Initiative (PPMI), une étude clinique observationnelle dans laquelle le comportement des patients sains, malades et présentant un risque de développer cette maladie sont observés au quotidien. Au total, ce sont les données appartenant à 423 personnes malades à un stade précoce et de 196 patients sains qui ont été utilisées pour former cette intelligence artificielle.

L'état varie en fonction de divers facteurs
Les chercheurs ont réussi à créer un système qui regroupe l'ensemble des symptômes typiques de la maladie de Parkinson et qui prédit l'évolution et la gravité de ces symptômes dans le temps. Les résultats suggèrent que l'état d'un patient peut varier en fonction de plusieurs facteurs, tels que la capacité à effectuer des activités de la vie quotidienne, les problèmes liés à la lenteur des mouvements, aux tremblements, à l'instabilité, la dépression, l'anxiété, les troubles cognitifs ou encore les troubles du sommeil.

Bien que ces travaux soient porteurs d'espoir, les scientifiques sont conscients que "beaucoup de travail reste à faire". Ils espèrent ainsi "affiner le modèle pour fournir une caractérisation encore plus granulaire des états pathologiques" en incorporant des évaluations de biomarqueurs, notamment l'analyse des génomes et des clichés d'imagerie cérébrale.

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