En utilisant la stratégie basée sur les données, les scientifiques « ont identifié de manière innovante d’importants biomarqueurs plasmatiques pour la prédiction future de la démence », a écrit l’équipe dans un article publié lundi dans la revue à comité de lecture Nature Aging.
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Mais les scientifiques ont des objectifs plus ambitieux en tête pour les outils de biomarqueurs sanguins, comme par exemple les utiliser pour prédire avec précision si un patient pourrait développer la maladie à l’avenir, avant même qu’il ne présente des symptômes cliniques.
Il n’existe aucun remède contre la démence et être capable de comprendre si une personne pourrait la développer pourrait permettre un diagnostic et une intervention précoces, selon les auteurs de l’article.
L’étude à grande échelle des protéines – également appelée protéomique – peut être utilisée pour trouver des médicaments potentiels ou des interventions diagnostiques pour les maladies et pour mieux comprendre le fonctionnement du corps humain.
Cependant, l’étude systématique des protéines dans le sang s’est révélée difficile en raison de « contraintes techniques » et du manque de méthodes de comparaison, a écrit l’équipe.
Pour surmonter cet obstacle, l’équipe a eu recours à l’immense cohorte britannique Biobank, qui a inscrit plus de 50 000 personnes âgées de 40 à 69 ans et a eu une période de suivi médiane de 14 ans à partir du milieu des années 2000.
Un peu plus de 1 400 des sujets de la cohorte de la biobanque – qui ont tous fourni des échantillons biologiques et des informations démographiques – ont développé une démence dans les 10 ans suivant la collecte initiale de données.
La biobanque a récemment publié un nouvel ensemble de données de plus de 1 400 protéines plasmatiques, ou sanguines, trouvées dans les échantillons des participants lors des séances initiales d’admission et de suivi.
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Cette publication de données a donné à l’équipe une « opportunité sans précédent » de mener une étude protéomique sur les protéines sanguines associées au développement de la démence, indique le journal.
Cela leur a permis de « retracer les trajectoires des protéines plasmatiques depuis le diagnostic de démence et d’évaluer le moment où chaque protéine commence à s’écarter des valeurs de contrôle normales », ont-ils écrit.
Les scientifiques ont découvert des centaines de protéines associées, mais ont concentré leur étude sur une poignée de « protéines importantes » dont l’expression avait commencé à changer au moins une décennie avant l’apparition clinique de la démence.
Ces protéines ont été évaluées à l’aide d’un intelligence artificielle algorithme appelé machine d’amplification du gradient de lumière, qui utilise l’apprentissage automatique pour filtrer les protéines et les combinaisons les plus étroitement liées au risque de démence, a déclaré Yu.
L’algorithme d’apprentissage automatique a été utilisé pour déterminer laquelle des protéines créait un meilleur modèle de prédiction et l’a comparé aux données de la biobanque montrant quels sujets avaient développé une démence.
L’algorithme, qui a joué un rôle « crucial » dans cette recherche, possédait « de puissantes capacités de reconnaissance de formes et de prédiction », permettant un examen plus efficace de l’ensemble de données à grande échelle, a déclaré Yu.
Selon l’équipe, l’inclusion de données sur les protéines dans un modèle de prédiction était « peu susceptible d’atteindre la plus grande précision prédictive ».
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Pour développer un « algorithme prédictif optimal non invasif, rentable et facilement accessible », ils ont combiné des données sur une protéine appelée GFAP – dont ils ont découvert qu’elle était associée à plus du double du risque de démence – avec des informations démographiques telles que l’âge. et le sexe.
Leur modèle prédictif final combiné s’avère prometteur car il peut fournir « une prédiction précise de la démence future, même plus de 10 ans avant le diagnostic », selon l’article.
Et comparée aux examens d’imagerie ou aux ponctions lombaires utilisées pour dépister le risque de maladie, leur méthode pourrait également « offrir des avantages considérables en termes de coûts », indique le journal.
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L’équipe a déclaré que leur étude restait limitée, avec plus de 90 pour cent de la cohorte de la biobanque composée de sujets d’origine ethnique blanche et donc non représentative du monde. Les protéines examinées n’impliquent pas non plus l’intégralité du protéome humain.
Cependant, Yu a déclaré que l’équipe menait désormais également des recherches sur une cohorte de Chinois, ce qui leur permettrait d’examiner les similitudes et les différences avec la base de données basée au Royaume-Uni.
Jusqu’à présent, ses travaux ont « fourni des indices pour le développement de nouveaux traitements et stratégies d’intervention », a-t-il déclaré, ajoutant que l’équipe utilisait également la biobanque pour examiner d’autres affections liées au cerveau, telles que la dépression et la maladie de Parkinson.
2024-02-17 08:00:13
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