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L'artificial intelligence peut trouver AML avec la grande fiabilité

L'artificial intelligence peut trouver une des formes les plus courantes du cancer de sang - leucémie aiguë myéloïde (AML) - avec la grande fiabilité. Les chercheurs au centre allemand pour les maladies de Neurodegenerative (DZNE) et à l'université de Bonn ont maintenant montré ceci dans une étude d'épreuve-de-concept. Leur approche est basée sur l'analyse de l'activité de gène des cellules trouvées dans le sang. Utilisée dans la pratique, cette approche a pu supporter la diagnose conventionnelle et probablement accélérer le début du traitement. Les résultats de la recherche ont été publiés dans le tourillon « iScience ».

L'artificial intelligence est un sujet très controversé en médicament, particulièrement dans le domaine de la diagnose.

Nous avons visé à vérifier le potentiel sur la base d'un cas spécifique. Puisque ceci exige un grand nombre de caractéristiques, nous avons évalué des caractéristiques sur l'activité de gène des globules sanguins. Des études nombreuses ont été effectuées sur ce sujet et les résultats sont procurables par des bases de données. Ainsi, il y a une énorme base de données. Nous avons rassemblé pratiquement tout qui est actuellement disponible. »

Prof. Joachim Schultze, un chef d'organisme de recherche au DZNE et au chef du service pour la génomique et immunorégulation à l'institut de LIMETTES de l'université de Bonn

Empreinte digital d'activité de gène

Schultze et ses collègues se sont concentrés sur le « transcriptome », qui est un genre d'empreinte digital d'activité de gène. En chaque cellule, selon son état, seulement certains gènes « sont alimentés réellement », qui est réfléchi dans leurs profils d'activité de gène. Exact de telles caractéristiques - dérivées des cellules les prises de sang et en enjambant beaucoup de milliers de gènes - se sont analysées dans l'étude actuelle. « Le transcriptome retient des informations importantes sur l'état des cellules. Cependant, la diagnose classique est basée sur des caractéristiques différentes. Nous avons pour cette raison voulu découvrir ce qu'une analyse du transcriptome peut réaliser utilisant l'artificial intelligence, c'est-à-dire des algorithmes orientables, » a dit Schultze, qui est membre « boîtier basé sur Bonn d'ImmunoSensation du » de l'excellence. « À long terme, nous avons l'intention de nous appliquer cette approche d'autres à sujets, en particulier dans le domaine de la démence. »

L'étude actuelle concentrée sur AML. Sans demande de règlement adéquate, ce type de leucémie mène à la mort dans des semaines. AML est associé à la prolifération des cellules pathologiquement modifiées de moelle osseuse, qui peuvent éventuel entrer dans la circulation sanguine. Éventuel les cellules saines et les cellules tumorales dérivent dans le sang. Toutes ces cellules montrent les configurations particulières d'activité de gène, qui toutes ont été considérées dans l'analyse. Des caractéristiques de plus de 12.000 prises de sang - ceux-ci est venu de 105 études différentes - ont été tenues compte : le plus grand ensemble de données jusqu'à présent pour un metastudy sur AML. Approximativement 4.100 de ces prises de sang dérivées des personnes diagnostiquées avec AML, autres ceux avaient été prélevés des personnes avec d'autres maladies ou des personnes en bonne santé.

Taux de succès élevé

Les scientifiques ont alimenté leurs pièces d'algorithmes de cet ensemble de données. L'entrée a compris des informations sur, qu'un échantillon soit venu d'un patient d'AML ou pas. « Les algorithmes ont alors recherché le transcriptome les configurations spécifiques à la maladie. C'est en grande partie un traitement automatisé. Il a l'apprentissage automatique appelé, » a dit Schultze. Basé sur cette reconnaissance des formes, davantage de caractéristique s'est analysée et a été classifiée par les algorithmes, c.-à-d. classé par catégorie dans des échantillons avec AML et sans AML. « Naturellement, nous avons connu la catégorie pendant qu'elle était indiquée dans les caractéristiques originelles, mais le logiciel n'a pas fait. Nous avons alors vérifié le taux de succès. Il était au-dessus de 99 pour cent pour certaines des méthodes appliquées. En fait, nous avons vérifié des méthodes variées du répertoire de l'apprentissage automatique et de l'artificial intelligence. Il y avait réellement un algorithme qui était particulièrement bon, mais les autres étaient proches derrière. »

Application dans la pratique ?

Mis dans l'application, cette méthode pourrait supporter la diagnose conventionnelle et l'aide épargner des coûts, a indiqué Schultze. « En principe, une prise de sang prélevée par le médecin de famille et envoyée à un laboratoire pour l'analyse a pu suffire. J'estime que le coût serait moins de 50 euros. » La diagnose classique d'AML comprend un grand choix de méthodes. Certaines de ces derniers ont coûté quelques cents euros selon le passage, Schultze ont noté. « Cependant, nous n'avons pas encore développé un test réalisable. Nous avons seulement prouvé que l'approche fonctionne en principe. Ainsi nous avons étendu le travail préparatoire pour développer un test. »

Schultze a mis l'accent sur que le diagnostic d'AML continuera à exiger les médecins spécialisés à l'avenir. « L'objectif est de fournir aux experts un outil qui les supporte dans leur diagnostic. De plus, beaucoup de patients passent par une odyssée réelle jusqu'à eux finissent finalement avec un spécialiste et obtiennent un diagnostic. » Puisque dans les stades précoces les sympt40mes d'AML peuvent ressembler à ceux d'un mauvais rhume. Cependant, AML est une maladie potentiellement mortelle qui devrait être traitée aussi rapidement que possible. « Avec une prise de sang, car il semble possible sur la base de notre étude, il est concevable que le médecin de famille explique déjà un soupçon d'AML. Et quand le soupçon est confirmé, le patient est mentionné un spécialiste. Probablement, le diagnostic se produirait alors plus tôt qu'il fait maintenant et le traitement pourrait commencer plus tôt. »

Source:
Journal reference:

Warnat-Herresthal, S., et al. (2019) Scalable prediction of acute myeloid leukemia using high-dimensional machine learning and blood transcriptomics. iScience. doi.org/10.1016/j.isci.2019.100780.