Subvention axée sur la découverte en lien avec l’IA et la SP : Recours à l’intelligence artificielle dans la prise de décisions au chapitre du traitement de la SP

Date de début du financement
Date de fin du financement
Montant du financement
1,000,000$
Établissement(s)
Université McGill
Région(s) géographiques(s)/province(s)
Québec
Chercheur(s)/chercheuse(s)
Sujets d’actualité
SP progressive
Priorités en matière de recherche
Diagnostic
SP progressive
Objectif(s) d’impact
Traitements et soins

Résumé:

  • Élaboration d’un outil d’aide à la prise de décisions cliniques destiné à aider les cliniciens et leurs patients atteints de SP à prendre de meilleures décisions en vue de l’établissement d’un plan de traitement personnalisé.
  • Recours à l’intelligence artificielle et à des ensembles de données provenant d’essais cliniques de grande envergure (y compris des données de nature clinique et des données issues d’examens d’IRM) et concernant plus de 10 000 personnes atteintes de SP, le but étant d’exploiter ces données, de faire des prédictions quant à la formation de lésions décelables par IRM, à la survenue de nouvelles poussées et à l’aggravation des incapacités, ainsi que d’établir le degré de probabilité de telles prédictions.
  • Mise à l’épreuve et consolidation des résultats sur la base de données réelles issues de cliniques de SP, et collecte de commentaires provenant de médecins et de patients.

Description de l’étude

En vue d’aider les personnes atteintes de SP et leur médecin traitant à prendre des décisions éclairées et personnalisées en matière de traitement, les auteurs de l’étude dont il est ici question ont pour objectif d’élaborer une méthode qui permettrait d’établir des prédictions fiables quant à l’évolution de la maladie chez chacun des patients et à la façon dont ces derniers pourraient réagir aux différents médicaments modificateurs de l’évolution de la SP (MMÉSP).

Dans le cadre de leurs travaux, dirigés par le Dr Douglas Arnold, les chercheurs auront recours à des approches de pointe en matière d’intelligence artificielle (IA) – y compris un type d’intelligence artificielle appelé « apprentissage profond » – ainsi qu’à de grandes quantités de données cliniques et d’imagerie recueillies auprès de plus de 10 000 personnes vivant avec la SP et ayant participé à des essais cliniques au cours des 20 dernières années. Jusqu’à présent, les chercheurs et autres spécialistes de la SP qui ont tenté de prédire l’évolution de cette maladie et les réponses aux divers traitements envisageables en cas de SP ont, dans presque tous les cas, fait appel à des méthodes traditionnelles d’analyse de résultats cliniques et d’IRM tout en se basant sur des ensembles de données relativement limités – approche qui s’est soldée par la définition de prédicteurs peu fiables et qui, par conséquent, ne s’est pas révélée particulièrement utile pour les cliniciens ou leurs patients.

Les auteurs de l’étude en question s’appuieront sur les résultats de leur travail d’analyse pour mettre au point un outil d’aide à la prise de décisions cliniques destiné à permettre aux médecins spécialistes de la SP et à leurs patients de prendre des décisions éclairées relativement au traitement à privilégier – soit un outil d’aide à la prise de décisions grâce auquel il serait possible d’établir des pronostics personnalisés (en ce qui concerne notamment la formation de nouvelles lésions, la survenue de poussées et l’augmentation des incapacités). Cet outil permettrait de formuler des recommandations personnalisées à l’intention de chaque patient quant à la pertinence d’amorcer un traitement par un MMÉSP hautement efficace, mais présentant un risque élevé d’effets indésirables, ou un traitement par un MMÉSP d’une efficacité moindre, mais associé à un risque moins élevé d’effets indésirables. Les chercheurs prévoient mettre à l’épreuve leur outil d’aide à la prise de décisions cliniques à l’Université McGill en ayant recours à des données réelles issues de cliniques de SP. Ils s’emploieront aussi à recueillir des commentaires auprès des cliniciens et des patients ayant utilisé cet outil.

Retombées potentielles: La mise au point d’un outil d’aide efficace pour la prise de décisions cliniques permettra aux médecins spécialistes de la SP et à leurs patients de faire de meilleurs choix en matière de traitement, et ce, plus précocement qu’auparavant. En étant en mesure de mieux saisir les risques particuliers que comporte chaque MMÉSP ainsi que la probabilité d’une réponse favorable à celui-ci, les personnes atteintes de SP et leur médecin traitant pourraient, de façon précoce, opter pour le traitement le plus approprié de sorte que le cours de la maladie puisse être amélioré.

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