{"id":3343,"date":"2025-01-08T05:55:44","date_gmt":"2025-01-08T04:55:44","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-est-prometteuse-pour-predire-la-progression-des-maladies-auto-immunes\/"},"modified":"2025-01-08T05:55:52","modified_gmt":"2025-01-08T04:55:52","slug":"lia-est-prometteuse-pour-predire-la-progression-des-maladies-auto-immunes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-est-prometteuse-pour-predire-la-progression-des-maladies-auto-immunes\/","title":{"rendered":"L\u2019IA est prometteuse pour pr\u00e9dire la progression des maladies auto-immunes"},"content":{"rendered":"<div>\n<div class=\"article-gallery lightGallery\">\n<div data-thumb=\"https:\/\/scx1.b-cdn.net\/csz\/news\/tmb\/2025\/predicting-the-progres.jpg\" data-src=\"https:\/\/scx2.b-cdn.net\/gfx\/news\/hires\/2025\/predicting-the-progres.jpg\" data-sub-html=\"All causal variants are shared between progression and case-control phenotypes in this simulation. The prediction accuracy is evaluated by the mean prediction \ud835\udc45&lt;sup&gt;2&lt;\/sup&gt; across 20 simulated replicates. The error bar indicates the standard deviation of prediction \ud835\udc45&lt;sup&gt;2&lt;\/sup&gt; across 20 simulation replicates. Each row represents different PRS models using the same baseline PRS method. MVL uses Lassosum as baseline framework, so it cannot accommodate alternative baseline PRS methods. To facilitate comparisons, we estimate the prediction \ud835\udc45&lt;sup&gt;2&lt;\/sup&gt; of MVL by repeating across the scenarios in different rows and taking the average. The sample size of the progression cohort is 500 in (A), 1 000 in (B), 2 000 in (C), and 3 000 in (D). The number of causal variants is set as 200. gcor genetic correlation, Nprog sample size of biobank study of progression phenotype. Super-stacking models are not included here but are shown in Supplementary Fig.\u00a03. Scenarios with different causal variants between case-control and progression phenotypes are given in Supplementary Fig.\u00a01. Credit: &lt;i&gt;Nature Communications&lt;\/i&gt; (2025). DOI: 10.1038\/s41467-024-55636-6\">\n<figure class=\"article-img\">\n<\/figure><\/div>\n<\/div>\n<p>Les maladies auto-immunes, dans lesquelles le syst\u00e8me immunitaire attaque par erreur les cellules et tissus sains du corps, incluent souvent une \u00e9tape pr\u00e9clinique avant le diagnostic, caract\u00e9ris\u00e9e par des sympt\u00f4mes b\u00e9nins ou par certains anticorps dans le sang. Cependant, chez certaines personnes, ces sympt\u00f4mes peuvent dispara\u00eetre avant de culminer avec le stade complet de la maladie.<\/p>\n<p>Savoir qui peut progresser le long du parcours de la maladie est essentiel pour un diagnostic et une intervention pr\u00e9coces, un traitement am\u00e9lior\u00e9 et une meilleure gestion de la maladie, selon une \u00e9quipe dirig\u00e9e par des chercheurs du Penn State College of Medicine qui a d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode pour pr\u00e9dire la progression des maladies auto-immunes. parmi ceux pr\u00e9sentant des sympt\u00f4mes pr\u00e9cliniques.<\/p>\n<p>L\u2019\u00e9quipe a utilis\u00e9 l\u2019intelligence artificielle (IA) pour analyser les donn\u00e9es des dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques et de vastes \u00e9tudes g\u00e9n\u00e9tiques portant sur des personnes atteintes d\u2019une maladie auto-immune afin d\u2019obtenir un score de pr\u00e9diction du risque. Par rapport aux mod\u00e8les existants, cette m\u00e9thodologie \u00e9tait entre 25\u00a0% et 1\u00a0000\u00a0% plus pr\u00e9cise pour d\u00e9terminer quels sympt\u00f4mes \u00e9volueraient vers une maladie avanc\u00e9e.<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9quipe de recherche a publi\u00e9 ses r\u00e9sultats dans la revue <i>Communications naturelles<\/i>.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0En ciblant une population plus pertinente &#8211; les personnes ayant des ant\u00e9c\u00e9dents familiaux ou pr\u00e9sentant des sympt\u00f4mes pr\u00e9coces &#8211; nous pouvons utiliser l&rsquo;apprentissage automatique pour identifier les patients pr\u00e9sentant le risque le plus \u00e9lev\u00e9 de maladie, puis identifier les traitements appropri\u00e9s susceptibles de ralentir la progression de la maladie. \u00ab\u00a0Il s&rsquo;agit d&rsquo;informations beaucoup plus significatives et exploitables\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Dajiang Liu, professeur distingu\u00e9, vice-pr\u00e9sident de la recherche et directeur de l&rsquo;intelligence artificielle et de l&rsquo;informatique biom\u00e9dicale au Penn State College of Medicine et co-auteur principal de l&rsquo;\u00e9tude.<\/p>\n<p>Selon les National Institutes of Health, environ 8 % des Am\u00e9ricains vivent avec une maladie auto-immune, et la grande majorit\u00e9 sont des femmes. Plus t\u00f4t vous pourrez d\u00e9tecter la maladie et intervenir, mieux ce sera, a d\u00e9clar\u00e9 Liu, car une fois que les maladies auto-immunes progressent, les dommages peuvent \u00eatre irr\u00e9versibles. Il existe souvent des signes de la maladie avant qu\u2019un individu ne re\u00e7oive un diagnostic. Par exemple, chez les patients atteints de polyarthrite rhumato\u00efde, des anticorps peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9s dans le sang cinq ans avant l\u2019apparition des sympt\u00f4mes, expliquent les chercheurs.<\/p>\n<p>Le d\u00e9fi de la pr\u00e9vision de la progression de la maladie r\u00e9side dans la taille de l\u2019\u00e9chantillon. La population d\u2019individus atteints d\u2019une maladie auto-immune sp\u00e9cifique est relativement petite. Avec moins de donn\u00e9es disponibles, il est plus difficile de d\u00e9velopper un mod\u00e8le et un algorithme pr\u00e9cis, a d\u00e9clar\u00e9 Liu.<\/p>\n<p>Pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9dictions, l\u2019\u00e9quipe de recherche a d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode, baptis\u00e9e Genetic Progression Score ou GPS, pour pr\u00e9dire la progression des stades pr\u00e9cliniques aux stades de la maladie. Le GPS exploite l&rsquo;id\u00e9e derri\u00e8re l&rsquo;apprentissage par transfert, une technique d&rsquo;apprentissage automatique dans laquelle un mod\u00e8le est form\u00e9 sur une t\u00e2che ou un ensemble de donn\u00e9es, puis affin\u00e9 pour une t\u00e2che ou un ensemble de donn\u00e9es diff\u00e9rent mais connexe, a expliqu\u00e9 Bibo Jiang, professeur adjoint de sciences de la sant\u00e9 publique \u00e0 Penn State. College of Medicine et auteur principal de l\u2019\u00e9tude. Cela permet aux chercheurs de glaner de meilleures informations \u00e0 partir d\u2019\u00e9chantillons de donn\u00e9es plus petits.<\/p>\n<p>Par exemple, en imagerie m\u00e9dicale, des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle peuvent \u00eatre entra\u00een\u00e9s pour d\u00e9terminer si une tumeur est canc\u00e9reuse ou non. Pour cr\u00e9er l\u2019ensemble de donn\u00e9es de formation, les experts m\u00e9dicaux doivent \u00e9tiqueter les images une par une, ce qui peut prendre beaucoup de temps et \u00eatre limit\u00e9 par le nombre d\u2019images disponibles.<\/p>\n<p>Liu a expliqu\u00e9 qu&rsquo;\u00e0 la place, l&rsquo;apprentissage par transfert utilise des images plus nombreuses et plus faciles \u00e0 \u00e9tiqueter, telles que des chats et des chiens, et cr\u00e9e un ensemble de donn\u00e9es beaucoup plus vaste. La t\u00e2che peut \u00e9galement \u00eatre externalis\u00e9e. Le mod\u00e8le apprend \u00e0 diff\u00e9rencier les animaux, puis peut \u00eatre affin\u00e9 pour distinguer les tumeurs malignes et b\u00e9nignes.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Vous n&rsquo;avez pas besoin de former le mod\u00e8le \u00e0 partir de z\u00e9ro\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Liu. \u00ab\u00a0La fa\u00e7on dont le mod\u00e8le segmente les \u00e9l\u00e9ments d&rsquo;une image pour d\u00e9terminer s&rsquo;il s&rsquo;agit d&rsquo;un chat ou d&rsquo;un chien est transf\u00e9rable. Avec une certaine adaptation, vous pouvez affiner le mod\u00e8le pour s\u00e9parer une image d&rsquo;une tumeur d&rsquo;une image de tissu normal.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Le GPS s&rsquo;appuie sur les donn\u00e9es provenant de grandes \u00e9tudes d&rsquo;association cas-t\u00e9moins \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle du g\u00e9nome (GWAS), une approche populaire dans la recherche en g\u00e9n\u00e9tique humaine, pour identifier les diff\u00e9rences g\u00e9n\u00e9tiques entre les personnes atteintes d&rsquo;une maladie auto-immune sp\u00e9cifique et celles qui n&rsquo;en sont pas atteintes et pour d\u00e9tecter les facteurs de risque potentiels. Il int\u00e8gre \u00e9galement des donn\u00e9es provenant de biobanques bas\u00e9es sur les dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques, qui contiennent de riches informations sur les patients, notamment des variantes g\u00e9n\u00e9tiques, des tests de laboratoire et des diagnostics cliniques.<\/p>\n<p>Ces donn\u00e9es peuvent aider \u00e0 identifier les individus aux stades pr\u00e9cliniques et \u00e0 caract\u00e9riser les stades de progression du stade pr\u00e9clinique au stade de la maladie. Les donn\u00e9es des deux sources sont ensuite int\u00e9gr\u00e9es pour affiner le mod\u00e8le GPS, en int\u00e9grant des facteurs pertinents pour le d\u00e9veloppement r\u00e9el de la maladie.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0L&rsquo;int\u00e9gration de grandes \u00e9tudes cas-t\u00e9moins et de biobanques a emprunt\u00e9 les atouts de la grande taille des \u00e9chantillons des \u00e9tudes cas-t\u00e9moins et a am\u00e9lior\u00e9 la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Liu, expliquant que les personnes ayant des scores GPS \u00e9lev\u00e9s ont un risque plus \u00e9lev\u00e9 de passer du stade pr\u00e9clinique au stade de la maladie.<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9quipe a utilis\u00e9 des donn\u00e9es r\u00e9elles de la biobanque de l&rsquo;Universit\u00e9 Vanderbilt pour pr\u00e9dire la progression de la polyarthrite rhumato\u00efde et du lupus, puis a valid\u00e9 les scores de risque GPS avec les donn\u00e9es de la biobanque All of Us, une initiative de donn\u00e9es de sant\u00e9 des National Institutes of Health. Le GPS a pr\u00e9dit la progression de la maladie mieux que 20 autres mod\u00e8les qui s&rsquo;appuient uniquement sur des \u00e9chantillons de biobanque ou de cas-t\u00e9moins et ceux combinant des \u00e9chantillons de biobanque et de cas-t\u00e9moins via d&rsquo;autres m\u00e9thodes.<\/p>\n<p>Une pr\u00e9diction pr\u00e9cise de la progression de la maladie \u00e0 l&rsquo;aide du GPS peut permettre des interventions pr\u00e9coces, une surveillance cibl\u00e9e et des d\u00e9cisions de traitement personnalis\u00e9es, conduisant ainsi \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats pour les patients, a d\u00e9clar\u00e9 Liu. Cela pourrait \u00e9galement am\u00e9liorer la conception et le recrutement des essais cliniques en identifiant les personnes les plus susceptibles de b\u00e9n\u00e9ficier des nouveaux traitements. Bien que cette \u00e9tude se soit concentr\u00e9e sur les maladies auto-immunes, les chercheurs ont d\u00e9clar\u00e9 qu\u2019un cadre similaire pourrait \u00eatre utilis\u00e9 pour \u00e9tudier d\u2019autres types de maladies.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Lorsque nous parlons de populations sous-repr\u00e9sent\u00e9es, il ne s&rsquo;agit pas seulement de race. Il pourrait \u00e9galement s&rsquo;agir d&rsquo;un groupe de patients sous-\u00e9tudi\u00e9s dans la litt\u00e9rature m\u00e9dicale car ils ne repr\u00e9sentent qu&rsquo;une petite partie des ensembles de donn\u00e9es typiques. L&rsquo;IA et l&rsquo;apprentissage par transfert peuvent nous aider. \u00e9tudier ces populations et contribuer \u00e0 r\u00e9duire les disparit\u00e9s en mati\u00e8re de sant\u00e9 \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Liu. \u00ab\u00a0Ce travail refl\u00e8te la force du programme de recherche complet de Penn State sur les maladies auto-immunes.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>                                        <!-- print only --><\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les maladies auto-immunes, dans lesquelles le syst\u00e8me immunitaire attaque par erreur les cellules et tissus<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3344,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[86],"tags":[1072,16,223,363,404,8,799,800,1790],"class_list":["post-3343","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-les-maladies","tag-autoimmunes","tag-des","tag-est","tag-lia","tag-maladies","tag-pour","tag-predire","tag-progression","tag-prometteuse","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","resize-featured-image"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.4 - 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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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