L'intelligence artificielle pourrait prédire la démence avant le début des symptômes #ArtificialIntelligence #AI

Les scientifiques du Laboratoire de neuroimagerie translationnelle de l'Institut universitaire de santé mentale de Douglas à McGill ont utilisé des techniques d'intelligence artificielle et de grandes données pour développer un algorithme capable de reconnaître les signatures de la démence deux ans avant son apparition, en utilisant un seul scanner amyloïde PET du cerveau chez les patients à risque de développer la maladie d'Alzheimer. Leurs résultats apparaissent dans une nouvelle étude publiée dans la revue Neurobiology of Aging.

Les scientifiques savent depuis longtemps qu'une protéine connue sous le nom d'amyloïde s'accumule dans le cerveau de patients atteints d'une déficience cognitive légère (MCI), une condition qui entraîne souvent une démence. Bien que l'accumulation d'amyloïde commence des décennies avant que les symptômes de la démence ne se produisent, cette protéine ne pouvait pas être utilisée de manière fiable en tant que biomarqueur prédictif, car tous les patients atteints de MCI ne développent pas la maladie d'Alzheimer.
Pour mener leur étude, les chercheurs de McGill ont utilisé les données disponibles dans le cadre de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), un effort de recherche global dans lequel les patients participants acceptent de compléter une variété d'examens cliniques et d'imagerie. Les chercheurs ont ensuite utilisé des centaines de scans PET amyloïdes de patients MCI de la base de données ADNI pour former l'algorithme afin d'identifier les patients qui développeront une démence avec une précision de 84% avant l'apparition des symptômes . La recherche est en cours pour trouver d'autres biomarqueurs pour la démence qui pourraient être incorporés dans l'algorithme afin d'améliorer les capacités de prédiction du logiciel. 

Soulignons en terminant que l'équipe de McGill effectue actuellement d'autres tests pour valider l'algorithme dans différentes cohortes de patients, en particulier celles qui ont des conditions concurrentes telles que les petits accidents vasculaires cérébraux.