Insuffisance cardiaque : de nouvelles connaissances grâce à l’IA
L’analyse, par l’intelligence artificielle, de nombreuses données de patients atteints d’insuffisance cardiaque à FEVG préservée devrait permettre de mieux connaître cette forme de la maladie et de mettre au point des outils diagnostiques et thérapeutiques.
Sur 1,2 million de patients insuffisants cardiaques en France, 50% sont à fraction d’éjection ventriculaire gauche (FEVG) préservée. Malgré sa fréquence et son mauvais pronostic (25% de décès trois ans après le diagnostic, 50% à cinq ans), cette forme reste mal connue. «La FEVG préservée est définie comme une FEVG non réduite. Elle est difficile à diagnostiquer, ses mécanismes ne sont pas clairs, et il existe peu de traitements, avec de faibles résultats», a exposé le Pr Jean-Sébastien Hulot, professeur de médecine, cardiologie et pharmacologie à l’Hôpital européen Georges-Pompidou (AP-HP).
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Des données massives…
Aussi, un consortium public-privé français, comprenant notamment l’AP-HP, l’Inserm, les groupes pharmaceutiques Sanofi et Servier et quatre PME innovantes (BioSerenity, Casis, Firalis et Fealinx), a initié l’étude de cohorte observationnelle prospective multicentrique Pacific-Preserved (pour «Physiopathologie, classification, innovation dans l’insuffisance cardiaque à FEVG préservée»).
Les participants, répartis en trois groupes – FEVG préservée (≥ 50 %), FEVG réduite (≤ 40 %) ou sans insuffisance cardiaque détectée, selon un ratio 3-2-1 – ont passé une batterie d’examens lors d’une journée à l’hôpital : examen physique (symptômes, pression artérielle, pouls, fréquence respiratoire, IMC…), questionnaires sur l’état de santé général et la qualité de vie, test de marche, électrocardiogramme, analyses biologiques (équilibre rénal, hépatique et ionique…), imagerie cardiaque, évaluation vasculaire... Ils ont porté ensuite un T-shirt connecté pendant quatorze jours maximum pour collecter des variables d’électrocardiographie, pulmonaires et d’activité en vie réelle. «329 gigabits de données» ont été enregistrés pour chacun des 167 patients, a chiffré le Pr Hulot.
… à la médecine de précision
L’utilisation de techniques d’apprentissage automatique permet d’analyser des données nombreuses et hétérogènes. Avec pour objectifs de «redéfinir le spectre phénotypique» de la maladie, «améliorer la compréhension de ses mécanismes», concevoir des outils de diagnostic et «identifier de nouvelles voies biologiques et cibles moléculaires» pour mettre au point des traitement de précision. Mais aussi de développer des techniques innovantes, comme la mesure non invasive de la rigidité artérielle, et de valider l’hypothèse selon laquelle elle constituerait une caractéristique majeure de la maladie. Ou encore d’étudier les déterminants biologiques de l’inflammation de bas grade, grâce à des approches innovantes de protéomique et de séquençage.
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Références :
D’après la présentation du Pr Jean-Sébastien Hulot (Hôpital européen Georges-Pompidou, AP-HP) lors de la session « Actualité sur les grandes études cliniques » aux Journées européennes de la Société française de cardiologie (JESFC, Paris, du 15 au 17 janvier 2025)
