Une avancée prometteuse dans le dépistage de la schistosomiase, une maladie qui touche des millions d’individus à travers le monde, pourrait révolutionner son diagnostic. Grâce à l’intelligence artificielle, deux méthodes innovantes permettent de détecter précocement cette infection, offrant ainsi une chance de mieux la contrôler et de sauver des vies.
Certaines espèces de vers plats causent la schistosomiase, une maladie dangereuse. Maintenant, l’IA nous a fourni deux méthodes utiles pour la détecter à temps.
La schistosomiase touche 200 millions de personnes dans le monde et cause environ 280 000 passage chaque année. Cette maladie est causée par un ver parasite qui a un cycle de vie en deux phases : d’abord dans les escargots, puis chez les mammifères, y compris chez les humains. Heureusement, un nouveau moyen de diagnostic utilisant l’intelligence artificielle a été découvert.
Deux nouvelles méthodes de détection de la schistosomiase
Un des principaux défis de la schistosomiase est que le diagnostic actuel repose sur la recherche d’œufs de vers plats dans les selles. Ces œufs ne sont excrétés qu’à un stade avancé de l’infection, ce qui conduit les médecins à ne pas détecter la maladie avant qu’elle n’ait progressé.
Vésicule avec schistosomes S. haematobium. On peut y observer des groupes d’œufs et des éosinophiles. Source : CDC.
Une équipe de chercheurs a utilisé des techniques d’apprentissage automatique via l’IA pour détecter la maladie. Selon leur étude, publiée dans la revue Science, les échantillons de sang des patients infectés contiennent des informations sur la stade de la maladie. Cela s’expliquerait par le fait que le corps réagit à l’infection en générant une réponse immunitaire, produisant des cellules immunitaires et des anticorps spécifiques.
De plus, l’IA ne propose pas un seul moyen de détection, mais deux :
- La première méthode consiste à réaliser un profil détaillé de la réponse immunitaire. Les types d’anticorps sont capturés pour déterminer comment ils interagissent avec d’autres cellules immunitaires. Cela permet aux chercheurs d’identifier des éléments spécifiques de la réponse immunitaire, ce qui facilite la distinction entre les personnes atteintes de la maladie à un stade précoce et celles à un stade avancé.
- La seconde analyse les anticorps pour déceler des caractéristiques latentes de la réponse immunitaire liées au développement et à la gravité de la maladie.
Cela est possible car le modèle d’apprentissage automatique a été entraîné avec des données de profils immunologiques de personnes infectées et non infectées.
Leur étude a également révélé que les données d’infection sont stables dans deux régions géographiques de deux continents. Bien que cela représente un premier pas prometteur, il reste à évaluer comment ces méthodes s’adaptent aux données d’autres régions du monde.
Symptômes de la schistosomiase
En ce qui concerne le traitement, le praziquantel est généralement administré aux patients. Cependant, il existe un problème : ce médicament ne peut pas éliminer les vers les plus jeunes présents aux premiers stades de l’infection. De plus, il ne prévient pas la réinfection.
La schistosomiase affecte différemment selon le stade de l’infection. Les premiers symptômes apparaissent après quelques semaines d’infection larvaire et incluent éruptions cutanées, toux, fièvre, inflammation des ganglions et diarrhée. Après plusieurs mois, voire des années, lorsque les vers s’installent dans les vaisseaux sanguins, des atteintes pulmonaires, hépatiques ou spléniques apparaissent, entraînant des douleurs dans ces zones. La maladie peut conduire à la mort si elle n’est pas traitée.
Ainsi, la capacité de détecter la maladie à ses premiers stades permet de mieux planifier les actions à entreprendre. Ce cas de la schistosomiase illustre comment l’IA peut jouer un rôle crucial dans la détection de maladies, similaire à ce qui se passe avec l’Alzheimer.