SEP : L’IA pour mieux gérer la réponse au traitement
Cette équipe de l’University College London (UCL) exploite l’intelligence artificielle (IA) pour évaluer et interpréter l'efficacité du traitement et le réadapter si besoin chez les patients atteints de sclérose en plaques (SEP). Ce nouvel outil, nommé MindGlide, présenté dans la revue Nature Communications, extrait puis analyse des informations clés des images cérébrales (IRM), en particulier sur les zones cérébrales endommagées et leurs changements subtils, apportant des marqueurs plus précis de l’évolution de la maladie et de la réponse au traitement.
L'IA utilise des modèles mathématiques pour entraîner des ordinateurs à apprendre et à résoudre des problèmes de manière humaine et, comme c’est le cas avec cette recherche, effectuer des tâches complexes comme la reconnaissance d'images.
La sclérose en plaques (SEP) est une maladie caractérisée par une attaque par le système immunitaire du cerveau et de la moelle épinière, précisément de la myéline, la substance blanche qui entoure les fibres nerveuses. La maladie entraîne des troubles de la motricité, sensoriels et cognitifs.
Son suivi repose sur des marqueurs d'imagerie par résonance magnétique (IRM), cependant, leur mesure et le suivi de leur évolution nécessite différents types d'IRM spécialisées, ce qui limite l’accès, et l'efficacité de ce suivi.
L’étude valide l’efficacité d’un nouvel outil d’IA, MindGlide, testé sur plus de 14.000 images provenant d’IRMs de plus de 1.000 patients atteints de SEP. Un tel traitement nécessiterait plusieurs années d'interprétation manuelle par des neuroradiologues experts. En revanche,
- MindGlide détecte via l’IA et avec succès l'impact de différents traitements sur la progression de la maladie, en utilisant notamment des images auparavant impossibles à analyser ;
-
le processus ne prend que 5 à 10 secondes par image ;
- au-delà, MindGlide se révèle plus performant que 2 autres outils basés sur l’IA : SAMSEG (un outil permettant d'identifier et de délimiter différentes parties du cerveau via des données d’IRM) et WMH-SynthSeg (un outil qui détecte et mesure les points lumineux observés sur certains IRM, importants pour le diagnostic et le suivi de maladies comme la SEP) ;
- MindGlide apporte des résultats supérieurs de 60 % à SAMSEG et de 20 % à WMH-SynthSeg pour la localisation des anomalies cérébrales appelées plaques (ou lésions) ou pour le suivi de la réponse au traitement ;
- outre sa précision à détecter les modifications de la couche externe du cerveau, MindGlide obtient également de bons résultats dans les zones cérébrales plus profondes.
L’un des auteurs principaux, le Dr Philipp Goebl de l’UCL Queen Square Institute of Neurology, envisage d’utiliser l’outil pour réexploiter les images cérébrales existantes dans les archives hospitalières pour mieux comprendre la SEP et l’impact des différents traitements sur le cerveau :
« Nous espérons que cet outil permettra de tirer des informations précieuses de millions d’images cérébrales inexploitées, auparavant difficiles, voire impossibles à comprendre, ce qui permettra aux chercheurs d’obtenir immédiatement des informations précieuses sur la maladie et, dans un avenir proche, de mieux comprendre l’évolution des patients en clinique ».
La mise en œuvre actuelle de MindGlide se limite aux scanners cérébraux et n’inclut pas l’imagerie de la moelle épinière, pourtant essentielle à l’évaluation du handicap chez les personnes atteintes de SEP. Les recherches futures devront développer une évaluation plus complète de l’ensemble du système nerveux, englobant à la fois le cerveau et la moelle épinière.
Source: Nature Communications 7 April, 2025 DOI :10.1038/s41467-025-58274-8 Repurposing Clinical MRI Archives for Multiple Sclerosis Research with a Flexible, Single-Contrast Approach: New Insights from Old Scans
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Cette actualité a été publiée le 16/07/2025 par
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