Prédiction de la progression de la sclérose en plaques

Contexte : Au chapitre des soins à prodiguer en cas de sclérose en plaques (SP), un obstacle demeure. Il s’agit de la difficulté qu’ont les médecins à déterminer avec exactitude si la maladie s’aggravera au fil du temps et quand cette progression s’enclenchera. Cette difficulté est liée au fait que l’évolution de la SP varie d’une personne à l’autre. Le fait de prévoir plus précisément la progression de la SP pourrait avoir une incidence favorable sur les décisions prises par les personnes atteintes de cette maladie et leur équipe soignante en matière de traitement.

Aperçu : Les travaux dont il est ici question consisteront à mettre au point une nouvelle méthode qui permettra de prédire le risque d’aggravation des scores d’incapacité sur une période de cinq ans en cas de SP cyclique (poussées-rémissions). Cette méthode fera appel à un type d’intelligence artificielle, appelé « apprentissage profond », soit une technique d’apprentissage automatique relativement récente qui a permis d’obtenir des résultats concluants en matière d’analyse de données issues d’images ainsi qu’au chapitre de la prédiction de l’évolution de la maladie sur le plan individuel. L’objectif ultime des chercheurs est de procurer aux médecins les moyens de prédire le risque d’aggravation de la maladie chez chacun de leurs patients en s’appuyant sur les données relatives à l’atteinte du cerveau causée par la SP, sur l’information clinique disponible, ainsi que sur les clichés du cerveau obtenus par IRM (imagerie par résonance magnétique). Cette nouvelle approche sera mise au point et évaluée auprès d’une cohorte de 5 632 personnes atteintes de SP et faisant déjà l’objet d’un suivi clinique.

Retombées : L’objectif à long terme des chercheurs consiste à combler une lacune considérable au chapitre des soins destinés aux personnes atteintes de SP en permettant aux équipes soignantes de déterminer lesquels de leurs patients présentent un risque élevé de progression de la SP – perspective qui devrait mener ultimement à la prestation de soins plus personnalisés et à une meilleure prise en charge de l’évolution de la SP.

État d’avancement de l’étude : En cours.