FEDER – MedReSyst – AI4Alzheimer

Ce projet a pour objectif de développer des marqueurs biologiques pour dépister la pathologie Alzheimer dans la population générale, en utilisant l’intelligence artificielle pour identifier des marqueurs sanguins prédictifs de cette maladie.

Cet objectif s’articule avec ceux développés dans d’autres projets, entre autre :
(1) Faciliter le transfert des données patients vers les bases de données (diversité, format, etc.);
(2) Définir les meilleurs outils de modélisation (modèles, algorithmes, etc.) par un processus;
(3) Développer des outils numériques accessibles aux patients et aux prestataires de soins, permettant l’utilisation personnalisée des modèles développés ;
(4) Tester, renforcer, valider les modèles grâce à des itérations et des feedbacks d’experts, de médecins et des personnes participant ou ayant une interaction dans le parcours de soin en incluant le patient dans la stratégie de prévention et de traitement dans la philosophie de la médecine 4P (prévention, prédiction, personnalisation et participation).

Les travaux de recherche menés à l’UCLouvain ont permis d’identifier les protéines tau et amyloïde dans le sang de patients atteints de la maladie d’Alzheimer, où pourtant elles sont très peu concentrées. Ceci a été possible grâce à l’acquisition récente par l’université d’une technologie de pointe appelé SIMOA (Single MOlecule Array) qui permet de mesurer de manière précise des biomarqueurs présents en quantité très faible dans les liquides biologiques complexes tels que le plasma sanguin.

Jusqu’à présent cet outil n’a jamais été utilisé que dans des petites études, où une ponction lombaire était requise pour confirmer les résultats de la prise de sang. L’interprétation des résultats de prise de sang dans la population générale est encore incertaine et de larges études de validation sont désormais nécessaires. Il est vraisemblable que pour parvenir à prédire les individus qui sont à risque de développer une démence d’Alzheimer, il faille adjoindre à la prise de sang d’autres facteurs de risque, tels que des modifications du fonctionnement cérébral, observables en électroencéphalographie (EEG).

Ce projet propose de réaliser une prise de sang chez toute personne de 50 ans ou plus qui exprime une plainte cognitive aux Cliniques Universitaires Saint-Luc ou au grand hôpital de Charleroi, soit des centaines de patients par an. Une évaluation cognitive sera proposée ainsi qu’un EEG. Ce projet a un objectif unique qui est de modéliser l’évolution des maladies neurologiques dégénératives (essentiellement l’Alzheimer) pour améliorer le trajet de soins des patients grâce à la prise en compte des facteurs de risques, des médicaments et de leurs interactions, de l’influence de l’environnement et du mode de vie ….

L’idée est de mieux prédire la survenue de la pathologie d’Alzheimer pour permettre aux patients et à leur entourage de mieux appréhender la maladie et donc mieux la gérer mais aussi de faire de la prévention en améliorant le dépistage et le pronostic évolutif. Les modèles d’intelligence artificielle sont développés à partir des données patients, puis testés auprès de ceux-ci pour leur valeur prédictive et améliorés au fur et à mesure. On parle d’alliance thérapeutique car le patient participe à sa prise en charge. L’innovation consiste à croiser un maximum d’informations facilement disponibles et peu onéreuses (prise de sang, tests cognitifs) pour comprendre les interactions et tenir compte de la variabilité individuelle, ce qu’il est impossible de faire dans les études cliniques classiques. L’objectif de ce projet est donc d’accélérer la transition numérique au travers de l’intégration de ces nouveaux outils dans le parcours de soins des patients. Cela nécessite la mise en place d’une communauté centrée sur le patient réunissant les prestataires de soins, les institutions, les chercheurs et les aidants proches.