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Des millions de personnes dans le monde sont atteintes de cette maladie ; cependant, les traitements sont le plus souvent choisis en fonction des symptômes et peuvent ne pas être efficaces, car ils ne ciblent pas la biologie sous-jacente du patient.

Désormais, des scientifiques ont identifié deux nouveaux types biologiques de la SEP en utilisant l’intelligence artificielle, un simple test sanguin et des examens IRM. Les experts ont déclaré que cette découverte « enthousiasmante » pourrait révolutionner le traitement de la maladie à l’échelle mondiale.

Dans l’étude menée sous la direction de l’University College London (UCL) et de Queen Square Analytics, à laquelle ont participé 600 patients, les chercheurs ont examiné les niveaux sanguins d’une protéine spécifique appelée chaîne légère des neurofilaments sériques (sNfL). Cette protéine peut aider à indiquer le niveau de dommages des cellules nerveuses et le degré d’activité de la maladie.

Les résultats du sNfL et les scanners cérébraux des patients ont été interprétés par un modèle d’apprentissage automatique appelé SuStaIn. Les résultats, publiés dans la revue médicale Brain, ont mis en évidence deux types distincts de SEP : sNfL précoce et sNfL tardif.

Dans le premier sous-type, les patients présentaient des niveaux élevés de sNfL aux premiers stades de la maladie et des lésions visibles dans une région du cerveau appelée le corps calleux. Les lésions cérébrales se développaient également rapidement. Les scientifiques ont indiqué que ce type semblait plus agressif et plus actif.

Dans le second sous-type, les patients présentaient une atrophie cérébrale dans des régions telles que le cortex limbique et la substance grise profonde avant l’augmentation des niveaux de sNfL. Ce type progresse plus lentement et les dommages marqués semblent apparaître plus tard.

Les chercheurs estiment que cette avancée permettra aux médecins de mieux comprendre quels patients présentent un risque plus élevé de complications et ouvrira la voie à des soins plus personnalisés.

L’auteur principal de l’étude, le Dr Arman Eshaghi de l’UCL, a déclaré : « La SEP n’est pas une maladie unique et les sous-types actuels sont insuffisants pour décrire les changements tissulaires sous-jacents que nous devons connaître pour le traitement.

« En utilisant l’IRM et un modèle d’intelligence artificielle combinés à un biomarqueur sanguin hautement accessible, nous avons pu montrer pour la première fois deux modèles biologiques clairs de la SEP. Cela aidera les cliniciens à comprendre où se situe une personne dans le parcours de la maladie et qui a besoin d’un suivi plus étroit ou d’un traitement ciblé plus précoce. »

Eshaghi a ajouté qu’à l’avenir, lorsque l’outil d’IA suggérera qu’un patient présente une SEP de type sNfL précoce, celui-ci pourrait devenir éligible à des traitements plus efficaces et être suivi de plus près.

En revanche, des patients présentant un sNfL tardif pourraient se voir proposer d’autres types de traitements, tels que des thérapies personnalisées visant à protéger les cellules cérébrales ou les neurones. « Les innovations seront donc bidirectionnelles : transformer des examens cliniques et neurologiques restés inchangés depuis des siècles grâce aux algorithmes d’IA, et fournir des traitements personnalisés basés sur le profil de la maladie. »

La responsable senior de la communication de recherche à la Société de la SEP, Caitlin Astbury, a déclaré : « Il s’agit d’une évolution passionnante dans notre compréhension de la SEP.

Cette étude a utilisé l’apprentissage automatique pour analyser des données d’IRM et de biomarqueurs provenant de personnes atteintes de SEP récurrente et secondairement progressive. En combinant ces données, ils ont pu identifier deux nouveaux sous-types biologiques de la SEP.

Ces dernières années, nous avons développé une meilleure compréhension de la biologie de la maladie. Toutefois, les définitions actuelles reposent sur les symptômes cliniques ressentis par les patients. La SEP est complexe et ces catégories ne reflètent souvent pas fidèlement ce qui se passe dans l’organisme, ce qui peut compliquer un traitement efficace. »

Astbury a indiqué qu’il existe environ 20 options thérapeutiques pour les personnes atteintes de SEP récurrente et que certaines options commencent également à apparaître pour la SEP progressive, mais que pour de nombreuses personnes, il n’existe encore aucune option. « Plus nous en apprenons sur la maladie, plus nous avons de chances de trouver des traitements capables d’en stopper la progression. »

« Cette recherche contribue à l’accumulation de preuves soutenant un éloignement des définitions actuelles de la SEP (telles que “récurrente” et “progressive”) vers des termes reflétant la biologie sous-jacente de la maladie. Cela pourrait aider à identifier les personnes à haut risque de progression et à leur proposer des traitements plus personnalisés. »