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L'outil neuf d'AI prévoit la progression de la maladie et l'évolution dans des troubles neurodegenerative

Les chercheurs à l'institut neurologique de Montréal, Canada ont constaté que vérifiant le sang utilisant un algorithme (AI) d'artificial intelligence a avec succès prévu la progression de la maladie dans des troubles neurodegenerative, ainsi qu'a recensé les voies moléculaires étant à la base qui étaient prévisionnelles de l'évolution de la maladie.

Représentation d

Crédit d'image : Zapp2Photo/Shutterstock.com

Les découvertes ont des implications importantes pour personnaliser la demande de règlement des maladies telles qu'Alzheimer et Huntington, en aidant des médecins pour choisir plus visé et des traitements efficaces.

Ce test a pu un jour être employé par des médecins pour évaluer des patients et pour prescrire des traitements conçus en fonction leurs besoins… Il pourrait également être employé dans les tests cliniques pour classer des patients et pour déterminer par catégorie mieux comment les médicaments expérimentaux influencent leur progression de la maladie prévue. »

Yasser Iturria-Médina

Franchissement des limitations des études précédentes

Les maladies neurodegenerative les plus courantes prennent des décennies pour se développer, mais un manque de caractéristiques sur l'expression du gène longitudinale au fil du temps a été un barrage à comprendre les mécanismes moléculaires fondamentaux impliqués car les conditions évoluent.

La recherche précédente a employé la caractéristique de « instantané » qui est limitée dans ce qu'il peut indiquer au sujet de ces troubles lentement de progrès.

L'étude actuelle visant pour surmonter cette limitation en obtenant l'information chronologique d'un grand ensemble de données, jetant la lumière sur la façon dont des changements de l'expression du gène qui se produisent dans les patients neurodegenerative au fil du temps, sont liés aux changements de leur état.

« Ici, nous surmontons cette limitation principale en introduisant une expression du gène nouvelle la méthode que contrastive d'inférence de trajectoire (GE-cTI) qui indique les configurations temporelles enrichies dans une population malade, » écrit Iturria-Médina et les collègues de l'imagerie cérébrale de McConnell de l'institut centrent.

Les chercheurs avaient l'habitude un algorithme d'AI pour analyser des prises de sang et des échantillons de tissu cérébral post mortem prélevés de 1.969 personnes qui ont eu des troubles neurogenerative, recensant les voies moléculaires qui étaient spécifiques à la maladie dans cette population.

Plus particulièrement, l'équipe a employé des ensembles de données retenus pour des gens en spectre de tard-début Alzheimer et de maladie de Huntington qui a été rendue procurable par le centre de ressources de tissu cérébral de Harvard, l'étude de commandes religieuses et l'initiative de mémoire de précipitation et vieillissante de projet de maladie d'Alzheimer de Neuroimaging.

L'algorithme a fortement prévu l'étape et l'étape progressive de la maladie à la maladie avancée

Comme récent rapporté dans le cerveau de tourillon, l'algorithme a fortement prévu les étapes variées et la gravité neuropathological de la maladie. Une fois appliqué aux prises de sang prélevées à la ligne zéro, il également a fortement prévu la détérioration clinique et l'étape progressive aux stades avancés de la maladie, proposant son potentiel comme d'une façon minimum technique invasive pour l'examen critique tôt.

En outre, l'outil d'AI a recensé des gènes et des voies moléculaires en sang et tissu cérébral qui étaient les facteurs prédictifs intenses de l'évolution de la maladie. Entre 85 et 90% des voies moléculaires le plus hautement prévisionnelles recensées dans le sang étaient les mêmes que ceux recensés dans le cerveau, proposant que les modifications moléculaires fondamentales soient assimilées entre le cerveau et le fuselage périphérique.

« Ces voies supportent l'importance d'étudier l'axe de périphérique-cerveau, » écrit l'équipe.

Comment le test a-t-il pu être employé à l'avenir ?

Iturria-Médina indique que le test pourrait un jour être employé dans la clinique pour évaluer des patients et pour prescrire les demandes de règlement qui sont conçues en fonction leurs besoins.

Il pourrait également être employé dans les tests cliniques pour classer des patients et pour déterminer par catégorie mieux comment les médicaments expérimentaux influencent leur progression de la maladie prévue, »

Iturria-Médina indique que l'équipe planification maintenant pour vérifier l'approche dans d'autres maladies neurodegenerative, y compris la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique.

« GE-cTI est un outil prometteur pour indiquer les mécanismes neuropathological complexes, avec des implications directes pour mettre en application des demandes de règlement dynamiques personnalisées en neurologie, » conclut l'équipe.

Source:

EurekAlert!. (2020). AI-analyzed blood test can predict the progression of neurodegenerative disease. [online] Available at: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-01/mu-abt012320.php [Accessed 28 Jan. 2020].

Journal reference:

Yasser Iturria-Medina, Ahmed F Khan, Quadri Adewale, Amir H Shirazi, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, Blood and brain gene expression trajectories mirror neuropathology and clinical deterioration in neurodegeneration, Brain, , awz400, https://doi.org/10.1093/brain/awz400

Sally Robertson

Written by

Sally Robertson

Sally has a Bachelor's Degree in Biomedical Sciences (B.Sc.). She is a specialist in reviewing and summarising the latest findings across all areas of medicine covered in major, high-impact, world-leading international medical journals, international press conferences and bulletins from governmental agencies and regulatory bodies. At News-Medical, Sally generates daily news features, life science articles and interview coverage.

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