Deep Learning AI diagnostiqué Alzheimer 6 ans plus tôt que les méthodes conventionnelles

L’un des éléments les plus importants dans la lutte contre la maladie d’Alzheimer est le diagnostic précoce, ce qui permet de commencer le traitement avant que les dommages ne soient graves. Plus les interventions commencent tôt, meilleurs seront les résultats pour la personne atteinte de la maladie. Une nouvelle étude a été publiée dans la revue médicale Radiologie a découvert qu’une prédiction précoce de la maladie d’Alzheimer plus tard dans la vie peut être réalisée à l’aide de la TEP et de la technologie d’IA.

Le coauteur de l'étude, Jae Ho Sohn, M.D. a été approché par le principal auteur de l'étude, Benjamin Franc, M.D., dans le but de mettre en œuvre une intelligence artificielle d'apprentissage approfondie pour détecter les modifications métaboliques du cerveau qui sont des prédicteurs de la maladie d'Alzheimer. L'équipe a ensuite formé l'algorithme d'apprentissage en profondeur à l'aide d'une technologie d'imagerie connue sous le nom de tomographie par émission de positrons au 18-F-fluorodésoxyglucose (FDG-PET). Le FDG est un composé de glucose radioactif qui peut être injecté dans le sang. Le scanner peut ensuite mesurer l'absorption de FDG dans les cellules du cerveau. cette absorption est un indicateur de l'activité métabolique dans le cerveau.

Les chercheurs ont eu accès à plus de 2 100 images cérébrales au FDG-PET provenant de 1 002 patients et ont entraîné l'algorithme d'apprentissage en profondeur sur 90% de cet ensemble de données; les 10% restants de l'ensemble de données ont été utilisés pour tester l'IA. L’apprentissage en profondeur a permis à l’algorithme d’apprendre par lui-même les schémas métaboliques correspondant à la maladie d’Alzheimer. Après la formation de l'algorithme, les scientifiques l'ont testé sur un nouvel ensemble de 40 examens d'imagerie de 40 patients qu'il n'avait jamais étudiés.

Dans ce test, l'algorithme a pu marquer 100% à la détection de la maladie en moyenne 6 ans plus tôt que le diagnostic final. Le Dr Sohn a déclaré que l’algorithme créé et formé par l’équipe permettait de prédire chaque cas ayant évolué vers la maladie d’Alzheimer. L'équipe note que ce test était petit et que l'algorithme doit encore être validé par une étude multi-institutionnelle.

L’avantage important de cette nouvelle IA est que le diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer peut permettre des traitements et des interventions avant que la perte de volume du cerveau ne soit trop importante pour qu’une intervention soit trop tardive. À l’avenir, l’équipe souhaite former l’algorithme à la recherche d’autres modèles associés à l’accumulation de protéines bêta-amyloïdes et tau, deux marqueurs spécifiques de la maladie d’Alzheimer.