Une étude révolutionnaire de l’Imperial College de Londres révèle un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA), CardioKG, sur le point d’accélérer considérablement l’identification de traitements potentiels pour les maladies cardiaques. Cette évolution est cruciale étant donné que les maladies cardiovasculaires (MCV) sont la principale cause de décès dans l’Union européenne, faisant environ 1,7 million de morts chaque année et touchant 62 millions de personnes.
Comment fonctionne CardioKG : combiner des données pour des informations plus rapides
CardioKG combine des analyses cardiaques détaillées de milliers de participants de la biobanque britannique avec de vastes bases de données médicales. Cela permet aux chercheurs d’identifier les gènes liés à des maladies cardiaques comme la fibrillation auriculaire, l’insuffisance cardiaque et les crises cardiaques, accélérant ainsi le processus de découverte de médicaments. La clé réside dans l’utilisation de « graphes de connaissances » : des bases de données intégrées qui relient les informations sur les gènes, les médicaments et les maladies.
Selon Declan O’Regan, chef de groupe à l’Imperial College de Londres, “l’un des avantages des graphiques de connaissances est qu’ils intègrent des informations sur les gènes, les médicaments et les maladies”. En fusionnant les données d’imagerie avec ces connaissances, CardioKG peut prédire avec une plus grande précision quels médicaments pourraient être les plus efficaces pour des maladies cardiaques spécifiques.
Candidats médicaments inattendus et soins personnalisés
Le modèle d’IA a mis en évidence plusieurs traitements potentiels surprenants. Il suggère que le méthotrexate, un médicament courant contre la polyarthrite rhumatoïde, pourrait bénéficier aux patients souffrant d’insuffisance cardiaque, et que les gliptines (médicaments contre le diabète) pourraient aider les personnes souffrant de fibrillation auriculaire. Curieusement, l’analyse a également indiqué un possible effet protecteur de la caféine dans certains cas de fibrillation auriculaire, bien que les chercheurs mettent en garde contre une modification de la consommation de caféine en fonction de ces résultats.
Le but ultime est des soins personnalisés : adapter les traitements à la fonction cardiaque unique d’un individu. Les chercheurs pensent que cette technologie est également adaptable à d’autres conditions, notamment les troubles cérébraux et l’obésité.
Regard vers l’avenir : cadres dynamiques centrés sur le patient
L’équipe prévoit d’étendre CardioKG dans un « cadre dynamique centré sur le patient » qui suit la progression de la maladie en temps réel. Khaled Rjoob, le premier auteur de l’étude, explique que cela « ouvrira de nouvelles possibilités de traitement personnalisé et de prédiction du moment où les maladies sont susceptibles de se développer ». Cette prochaine phase promet d’exploiter l’IA non seulement pour trouver des médicaments, mais aussi pour anticiper et prévenir les maladies cardiaques avant qu’elles ne surviennent.
Essentiellement, CardioKG représente un grand pas en avant dans la médecine de précision pour la santé cardiovasculaire, offrant une approche plus rapide et plus ciblée de la découverte et du traitement de médicaments.
