Un test sanguin basé sur l’IA prédit les maladies cardiaques jusqu’à 15 ans à l’avance
Des chercheurs de la faculté de médecine LKS de l’Université de Hong Kong (HKUMed) ont mis au point un outil d’intelligence artificielle capable de prédire des problèmes cardiovasculaires graves plusieurs années avant l’apparition des symptômes. Ce système, nommé CardiOmicScore, utilise les données d’un seul test sanguin pour évaluer le risque futur d’une personne de développer six maladies cardiovasculaires majeures : maladie coronarienne, AVC, insuffisance cardiaque, fibrillation auriculaire, maladie artérielle périphérique et thromboembolie veineuse. Pour les personnes à risque élevé, le modèle a pu détecter des signaux d’alerte jusqu’à 15 ans avant l’apparition clinique des maladies.
Les résultats de cette étude ont été publiés dans la revue Nature Communications.
Contexte factuel
Les maladies cardiovasculaires demeurent la première cause de mortalité dans le monde, ayant causé environ 19,8 millions de décès en 2022. Les médecins évaluent généralement le risque cardiovasculaire en examinant des facteurs tels que l’âge, la pression artérielle, les antécédents de tabagisme et d’autres mes cliniques standard. Cependant, ces indicateurs ne révèlent pas toujours les premiers changements biologiques se produisant dans le corps avant qu’une maladie ne devienne apparente. De ce fait, certaines personnes peuvent ne pas être identifiées comme à risque élevé jusqu’à ce que l’opportunité de prévention soit déjà limitée.
Données ou statistiques
Les tests de risque génétique offrent une autre méthode pour estimer la probabilité qu’une personne développe une maladie. Par exemple, les scores de risque polygénique combinent les effets de plusieurs variantes génétiques en une seule me de risque hérité. Toutefois, le patrimoine génétique d’une personne est principalement fixé à la naissance, ce qui signifie que ces scores ne peuvent pas refléter pleinement les changements plus immédiats causés par l’alimentation, l’exercice, le vieillissement, les maladies, ou d’autres influences sur la santé.
Pour construire l’outil CardiOmicScore, l’équipe de HKUMed a utilisé l’apprentissage profond pour combiner plusieurs couches d’informations biologiques, en intégrant des données issues de la génomique, de la protéomique et de la métabolomique. Les chercheurs ont analysé des données à grande échelle provenant du UK Biobank, examinant 2 920 protéines circulantes et 168 métabolites mesurés dans des échantillons sanguins. Ces molécules offrent un aperçu détaillé de l’état biologique actuel d’une personne, reflétant des changements subtils dans l’activité immunitaire, le métabolisme et la santé vasculaire avant l’apparition de symptômes notables.
Conséquence directe
L’outil CardiOmicScore pourrait transformer la gestion des maladies cardiovasculaires en permettant aux médecins et aux patients d’identifier les risques beaucoup plus tôt, ce qui pourrait potentiellement modifier le parcours de la maladie grâce à des modifications de mode de vie opportunes et à des mes préventives précoces. Le professeur Zhang Qingpeng, associé à cette recherche, a souligné l’importance de passer d’un traitement réactif à une prédiction proactive pour améliorer la santé publique et les soins aux patients.
Source : Nature Communications
