Chaque année, 225 000 nouveaux cas de la maladie d’Alzheimer sont enregistrés en France, mais des scientifiques de l’UC San Francisco aux États-Unis ont développé une méthode pour prédire l’apparition de cette maladie neurodégénérative des années à l’avance, en utilisant l’intelligence artificielle.
Cette avancée majeure ouvre la voie à l’utilisation de l’IA sur des données cliniques pour détecter précocement le risque et comprendre les bases biologiques de la maladie. En se basant sur une combinaison de maladies, les chercheurs ont pu prédire avec 72% d’efficacité quels patients développeraient la maladie jusqu’à sept ans avant l’apparition des symptômes, grâce à l’analyse de plus de 5 millions de patients de la base de données cliniques de l’UCSF.
Facteurs prédictifs spécifiques
Les facteurs tels que l’hypertension, l’hypercholestérolémie, la carence en vitamine D, la dysfonction érectile, l’hypertrophie de la prostate et l’ostéoporose se sont révélés prédictifs de la maladie d’Alzheimer, en mettant en lumière l’interaction biologique entre la santé des os et le risque de démence. Cette approche novatrice pourrait également être utilisée pour identifier d’autres maladies comme l’endométriose, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives en matière de dépistage précoce.