Une étude suggère que l’intelligence artificielle pourrait permettre d’identifier différents sous-types biologiques de la sclérose en plaques, sans que cette classification soit encore utilisée en pratique courante.
Les travaux présentés montrent que des chercheurs ont utilisé une combinaison d’intelligence artificielle, d’IRM et d’analyses sanguines pour étudier des patients atteints de SEP. Cette approche a permis de mettre en évidence deux profils biologiques distincts, basés notamment sur le niveau d’une protéine liée aux dommages des cellules nerveuses.
Un premier profil, dit « précoce », serait associé à une activité plus rapide de la maladie, avec des lésions cérébrales apparaissant tôt. Un second profil, dit « tardif », montrerait une évolution plus progressive, avec des modifications apparaissant plus lentement dans le temps.
Ces différences pourraient expliquer pourquoi la sclérose en plaques évolue de manière très variable d’un patient à l’autre. Les chercheurs suggèrent que cette classification pourrait, à terme, aider à mieux adapter les traitements en fonction du profil biologique de chaque patient.
Ces résultats ouvrent des perspectives vers une médecine plus personnalisée dans la sclérose en plaques, tout en nécessitant encore des validations avant une application clinique.