Des scientifiques ont développé un modèle d’IA capable de stratifier les patients atteints de la maladie d’Alzheimer en sous-groupes à progression lente ou rapide. Cette approche a été appliquée à un essai clinique réel, AMARANT, qui avait échoué à montrer l’efficacité d’un inhibiteur de BACE1, le lanabecestat. En utilisant des données issues de l’initiative ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative), l’équipe de recherche a montré que leur modèle de stratification permettait d’atteindre une précision de classification de 91,1 %. Lors de l’analyse des résultats, il a été déterminé que le lanabecestat ralentissait la progression de la maladie de 46 % chez les patients à progression lente qui recevaient la dose la plus élevée de 50 mg, un résultat significativement meilleur que celui obtenu dans la population totale de l’essai. En regroupant à nouveau les sous-groupes, l’effet bénéfique a disparu, confirmant ainsi que l’hétérogénéité de la population initiale masquait l’efficacité réelle du traitement. De plus, le traitement a permis de maintenir les patients dans le sous-groupe à progression lente plus longtemps, ce qui pourrait être crucial avec l’arrivée de nouveaux traitements pour la démence. L’IA pourrait potentiellement faciliter la découverte de nouveaux traitements précis pour les patients, en rendant les essais cliniques moins coûteux et plus efficaces. En stratifiant les patients dès le départ, les chercheurs estiment qu’un futur essai pourrait nécessiter seulement 82 patients par groupe, contre 762 pour un groupe mixte, ce qui représente une réduction de 90 % de la taille de l’échantillon nécessaire. Cela pourrait économiser des millions de dollars et des années de développement de médicaments, en permettant de cibler précisément les patients qui bénéficieraient des traitements. Ce modèle d’IA offre donc une nouvelle perspective sur la façon dont les essais cliniques sur la maladie d’Alzheimer peuvent être améliorés, avec l’espoir de progresser vers des approches de médecine de précision pour le traitement de cette maladie dévastatrice. Source : https://www.lifespan.io/news/ai-reveals-a-hidden-effect-in-a-failed-alzheimers-trial/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ai-reveals-a-hidden-effect-in-a-failed-alzheimers-trial
Modèle d’IA pour une Stratification Précise des Patients Alzheimer
