La recherche basée sur le Big Data et l’intelligence artificielle améliore la compréhension de la vascularite systémique

Des chercheurs de la faculté de médecine et du centre ADAPT de la faculté d’informatique et de statistique du Trinity College de Dublin ont réalisé une avancée significative dans la recherche sur la vascularite, en collaboration avec des chercheurs de l’université de Lund. Leurs résultats, récemment publiés dans The Lancet Rhumatologieoffrent de nouvelles perspectives sur le diagnostic et le traitement de la vascularite systémique, un groupe de maladies auto-immunes rares et complexes.

L’étude, qui fait partie du projet FAIRVASC, s’appuie sur des techniques avancées d’intelligence artificielle (IA) et de big data pour relever les défis cruciaux du diagnostic et du traitement de la vascularite systémique. FAIRVASC relie les registres de patients atteints de vascularite à travers l’Europe, permettant un partage transparent des données et une analyse avancée pour faire avancer la recherche et améliorer les soins aux patients.

En se concentrant sur la vascularite associée aux anticorps anti-cytoplasme des neutrophiles (ANCA), la recherche introduit une nouvelle approche pour classer cette maladie en utilisant un ensemble de données fédérées dix fois plus grand que les études précédentes.

L’accès à cet ensemble de données beaucoup plus vaste a permis une analyse plus détaillée, révélant des groupes de maladies jusque-là non identifiés. Cette nouvelle méthode de classification offre des prévisions plus précises de résultats tels que la survie globale et la santé rénale, ouvrant la voie à des stratégies de traitement plus personnalisées qui peuvent améliorer considérablement les soins aux patients.

Le professeur Mark Little, professeur de néphrologie et néphrologue consultant au Trinity College de Dublin et aux hôpitaux de Tallaght et Beaumont, a déclaré : « Nos recherches montrent qu’en exploitant des systèmes d’IA avancés et de vastes ensembles de données, nous pouvons découvrir de nouveaux modèles de cette maladie auto-immune rare, qui ont des répercussions sur la probabilité d’effets indésirables. Cela nous permet de concentrer les thérapies potentiellement toxiques sur les personnes les plus susceptibles d’en bénéficier.

« De tels progrès n’ont été possibles que grâce à une approche multidisciplinaire et à l’implication directe des patients ayant une expérience vécue de la maladie, et ce projet collaboratif a réussi à réunir des experts en médecine, en informatique et en statistiques. »

Le professeur Declan O’Sullivan, chercheur principal d’ADAPT et professeur d’informatique à Trinity, a déclaré : « Je suis ravi de constater que les recherches sur lesquelles nous nous concentrons dans notre groupe, les graphiques de connaissances pour l’intégration de données, ont un impact sur l’avancement de la recherche médicale. En particulier ici, la fédération des registres de patients pour les maladies rares. »

L’étude souligne le potentiel transformateur de l’IA dans la recherche médicale, notamment pour répondre aux complexités des maladies rares, où il était auparavant impossible de générer des cohortes suffisamment importantes pour permettre une recherche significative.

En permettant une identification plus précise des schémas de maladies, l’IA peut révolutionner la façon dont les cliniciens abordent le diagnostic et le traitement, offrant l’espoir de meilleurs résultats non seulement pour les patients atteints de vascularite, mais également pour ceux qui souffrent d’autres maladies rares et difficiles.

Cette recherche fournit un modèle pour l’utilisation de technologies avancées afin de relever des défis similaires dans le domaine plus large des maladies rares, conduisant potentiellement à des percées qui pourraient bénéficier à d’innombrables patients dans le monde entier.