Publié le 5 janvier 2026. Des chercheurs ont mis au point un outil d’intelligence artificielle capable de prédire le risque d’hyperglycémie chez les patients atteints de psoriasis, une maladie inflammatoire chronique de la peau, ouvrant la voie à une prise en charge plus personnalisée.
- Un modèle d’apprentissage automatique basé sur l’algorithme XGBoost permet d’évaluer avec précision le risque d’hyperglycémie chez les personnes souffrant de psoriasis.
- L’étude a démontré une bonne performance du modèle sur des données cliniques chinoises et sur l’Enquête nationale sur la santé et la nutrition (NHANES) américaine.
- Un calculateur en ligne est disponible pour aider les médecins à adapter les traitements en fonction du profil de risque de chaque patient.
Le psoriasis, caractérisé par une inflammation systémique, est associé à des perturbations du métabolisme du glucose, pouvant entraîner une résistance à l’insuline et une hyperglycémie. Des études récentes ont également mis en évidence un lien entre des taux élevés d’hyperglycémie de stress et une augmentation de la mortalité chez les patients psoriasiques. Face à l’absence d’outils prédictifs spécifiques, une équipe de chercheurs a développé un modèle d’apprentissage automatique pour identifier les patients à risque.
L’étude, publiée dans la revue Dermatologie clinique, cosmétique et expérimentale, s’est appuyée sur les données de 575 patients atteints de psoriasis suivis dans un hôpital universitaire chinois. Ces données ont été divisées en un ensemble d’entraînement (70 %) et un ensemble de tests internes (30 %). Les performances du modèle ont ensuite été validées sur un ensemble de données externe provenant de l’enquête NHANES (2003-2004 et 2011-2012), incluant 135 patients. Onze algorithmes d’apprentissage automatique ont été comparés, et l’algorithme XGBoost s’est distingué par sa précision.
Le modèle XGBoost a atteint une aire sous la courbe (ASC) de 0,821 (intervalle de confiance à 95 % : 0,775-0,866) sur l’ensemble d’entraînement, de 0,820 (IC à 95 % : 0,751-0,888) sur l’ensemble de tests internes et de 0,788 (IC à 95 % : 0,695-0,881) sur l’ensemble de tests NHANES externe. Les courbes d’étalonnage ont confirmé une bonne concordance entre le risque d’hyperglycémie prédit et le risque observé. Pour faciliter son utilisation, les chercheurs ont développé un calculateur en ligne accessible aux professionnels de santé.
Les auteurs de l’étude soulignent toutefois certaines limites. Les données proviennent d’un seul centre hospitalier en Chine, ce qui pourrait introduire un biais lié aux spécificités de la population étudiée. De plus, la nature rétrospective de l’étude a limité la disponibilité de certains indicateurs cliniques importants. Ils recommandent donc de réaliser des études prospectives multicentriques pour valider le modèle sur des populations plus diverses.
Malgré ces réserves, les chercheurs estiment que le modèle XGBoost représente un outil prometteur pour identifier les patients atteints de psoriasis présentant un risque élevé d’hyperglycémie et pour adapter leur prise en charge. Ils ont également identifié cinq facteurs potentiellement corrélés à la glycémie : l’âge, l’urée sanguine (BUN), l’alanine aminotransférase (ALT), le cholestérol HDL (HDL-C) et les triglycérides (TG). Ils insistent sur la nécessité d’une approche thérapeutique personnalisée pour les patients psoriasiques présentant une hyperglycémie ou un risque d’hyperglycémie, afin de gérer à la fois l’inflammation cutanée et les troubles métaboliques.
« Pour l’instant, il n’existe aucun modèle de prédiction du risque d’hyperglycémie chez les patients atteints de psoriasis »,
Chercheurs de l’étude
Références
1. Hu M, Chen D, Yu J. Modélisation prédictive du risque d’hyperglycémie chez les patients atteints de psoriasis à l’aide de l’apprentissage automatique : une étude rétrospective multicentrique. Clin Cosmet Investig Dermatol. 2025;18:3667-3680. doi:10.2147/CCID.S552796
2. Steinzor P. Ratio d’hyperglycémie de stress lié à la mortalité toutes causes confondues chez les patients atteints de psoriasis. AJMC. 7 novembre 2024. Consulté le 5 janvier 2026. https://www.ajmc.com/view/stress-hyperglycemia-ratio-linked-with-all-cause-mortality-in-patients-with-psoriasis
