L’IA promet une atrophie géographique dans AMD

L’intelligence artificielle peut prédire l’évolution de l’atrophie géographique chez des patients individuels, aidant les cliniciens à déterminer si les patients bénéficient d’un traitement médicamenteux.

Des prédictions précises deviendront importantes si, comme prévu, les médicaments actuellement en préparation sont approuvés pour ralentir la progression de la maladie, a déclaré Tiarnán Keenan, MD, PhD, un clinicien qui étudie la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) aux National Institutes. de la Santé à Bethesda, Maryland.

Des chercheurs de Genentech ont présenté ces résultats lors de la réunion virtuelle de 2021 de la Société européenne des spécialistes de la rétine (EURETINA).

« La performance est la meilleure que j’aie vue de tous les groupes », a déclaré Keenan, qui n’a pas participé à l’étude. Actualités médicales Medscape.

Certains médicaments faisant l’objet d’essais cliniques doivent maintenant être administrés par injections intravitréennes, ce que les patients trouvent souvent inconfortable. Mais on ne s’attend pas à ce que ces médicaments améliorent la vision, seulement pour l’empêcher de se détériorer. Keenan craint que les patients ne se désintéressent s’il n’y a aucun moyen de savoir s’ils en bénéficient.

« Si, après le traitement, l’élargissement est plus lent que prévu, cela donnerait une certaine confiance », a-t-il déclaré. « L’alternative serait de suspendre le traitement pendant 6 mois pour calculer le taux d’élargissement, puis de commencer le traitement, mais vous avez alors perdu 6 mois. »

Pour créer les programmes, les chercheurs de Genentech ont conçu un ensemble de formation avec des images de 1279 yeux créés pour un essai de 2017 de son médicament lampalizumab. Cet essai n’a pas montré d’efficacité. Mais les chercheurs se sont retrouvés avec une multitude d’images d’autofluorescence du fond d’œil (FAF) et de tomographie par cohérence optique (OCT) qui montraient comment les lésions avaient changé au fil du temps.

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Ils ont transmis ces images à un réseau de neurones convolutifs, un type de programme informatique, conçu pour rechercher des modèles corrélés à différents taux de croissance. Le programme a créé un algorithme pour prédire la croissance, et les chercheurs l’ont testé sur un ensemble distinct d’images de 443 yeux qu’ils avaient mis de côté lors du même essai.

En utilisant les données combinées FAF et OCT, le programme a prédit la croissance des lésions avec un score de 0,47 sur une échelle de 0-1 (R2 = 0,47), une corrélation considérée comme modérée. Le FAF en lui-même était tout aussi précis (R2 = 0,48), tandis que l’OCT seul était moins précis (R2 = 0,36). En revanche, les résultats avec un modèle linéaire simple conçu sans l’utilisation d’intelligence artificielle ont obtenu une faible corrélation (R2 = 0,16).

« Si vous pensez à l’applicabilité dans le monde réel, si nous pouvons avoir un algorithme qui utilise une seule modalité au lieu de deux, c’est moins lourd pour les patients et pour les soins de santé », a déclaré la chercheuse Daniela Ferrara, MD, PhD, responsable du développement mondial en ophtalmologie à Genentech à South San Francisco, Californie. « Nous sommes donc très heureux de voir que l’autofluorescence du fond d’œil peut à elle seule nous donner une très bonne prédiction. »

Le programme peut également rendre les essais cliniques plus efficaces en aidant les chercheurs à sélectionner les patients dont les lésions se développent le plus rapidement. Cela devrait également accélérer les résultats.

De plus, les chercheurs ont programmé le logiciel pour générer des cartes thermiques qui montrent quels pixels sont les plus importants pour ses prédictions. Cela pourrait fournir de nouvelles informations sur l’étiologie de la maladie. « L’IA peut nous aider à voir au-delà de ce que l’œil humain peut voir », a déclaré Ferrara Actualités médicales Medscape.

Ferrara a averti que l’algorithme de prédiction doit encore être validé dans un essai réel sur un plus large éventail de patients et d’images.

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Il pourrait également être amélioré en incorporant des informations sur les antécédents de tabagisme, le régime alimentaire et les gènes des patients, car ces facteurs sont associés au taux de croissance des lésions, a déclaré Keenan. Plusieurs autres équipes travaillent sur des algorithmes similaires, certaines utilisant de telles données, a-t-il déclaré.

Dans un essai séparé, les chercheurs de Genentech ont montré qu’un programme similaire utilisant le FAF et l’imagerie proche infrarouge était extrêmement précis dans une tâche encore plus basique : mesurer la taille des lésions. La différence entre ses mesures et celles de deux niveleuses humaines était à peu près la même que la différence entre les mesures prises par les deux niveleuses humaines.

La mesure des lésions est une tâche laborieuse, et le but de cette étude était de trouver un moyen de l’accélérer grâce à l’automatisation, a déclaré Ferrara. « Les algorithmes effectueront ces tâches fastidieuses mieux que les humains, car ils ne se fatiguent pas et ne sont pas distraits. »

Ferrara est un employé de Genentech. Keenan a signalé un brevet en instance pour des méthodes de prédiction de l’évolution de la dégénérescence maculaire liée à l’âge. L’étude a été financée par Genentech.

Société européenne des spécialistes de la rétine (EURETINA) 2021 : résumés 8156 et 8165 présentés le 9 septembre 2021.

Laird Harrison écrit sur la science, la santé et la culture. Son travail a été publié dans des magazines nationaux, dans des journaux, à la radio publique et sur des sites Web. Il travaille sur un roman sur les réalités alternatives en physique. Harrison enseigne l’écriture à la Writers Grotto. Rendez-lui visite à lairdharrison.com ou le suivre sur Twitter : @LairdH

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