La maladie d’Alzheimer est l’une des pathologies qui a le plus d’impact en termes de santé public c’est l’une des affections les plus répandues chez les personnes âgées.
Cette maladie neurodégénérative touche 900 000 personnes en France, 225 000 nouveaux cas par an en France, 35 millions dans le monde. Causée par l’agrégation progressive de deux protéines anormales dans le cerveau (Amyloïde-A-béta et P-Tau), elle présente une phase silencieuse (sans symptômes) qui peut durer de 10 à 15 ans jusqu’à l’arrivée des premiers signes cliniques (perte de mémoire, de repères, troubles cognitifs) survenant en majorité après 65 ans. (Ref 1)
Les moyens diagnostics classiques ne permettent de déceler la maladie qu’à un stade tardif et il n’y a pas de traitement disponible pour le moment. En effet le déterminisme de la maladie est très complexe, il ne repose pas par exemple sur les caractéristiques d’un gène et cela explique le récent échec de l’étude concernant le verubecestat de Merck (Ref 2) inhibiteur de BACE1 testé pour traiter la maladie, venant après le retentissant échec de l’étude de phase III avec le solanezumab de Eli Lilly qui est un véritable gâchis industriel (Ref 3). Il est ainsi à signaler que le taux d’échec des nouvelles tentatives de traitements est ainsi très important pour cette maladie.
Importance de l’intelligence Artificielle (IA) :
Compte tenu du caractère multi génique de la pathologie il est indispensable d’intégrer dans les recherches d’énorme quantité de data concernant le génome. C’est là qu’intervient l’I.A. grâce à sa capacité à intégrer massivement les données du génome elle peut sélectionner les meilleures cibles pour une nouvelle thérapie permettant de faire ce que le chercheur isolé ne peut réaliser. Le Professeur Hide de l’Université de Sheffield explique : »De ces études, nous avons constaté que les principales cibles pour la maladie d’Alzheimer étaient des régions non codantes comme THAP9-AS1, qui pourrait potentiellement être utilisé comme cible ».
En fait les chercheurs veulent « visualiser » le cortex cérébral et les puissances de calculs actuels sont insuffisantes face aux 18 milliards de neurones (Caswell Barry, chercheur principal associé à UCL Cell & Development Biology.
L’idée est d’imiter le fonctionnement cérébral grâce aux techniques de Deep Learning et de trouver des applications à l’image de ce qui se fait déjà pour le diagnostic des cancers aidé par l’I.A.
Les spécialistes de l’I.A. pensent que l’I.A. pourra aider très fortement sur la compréhension de fonctionnement du cerveau par exemple comment sont faits les souvenirs… (Margaret A. Boden, professeur de sciences cognitives à l’Université du Sussex).
Donc pour le moment nous n’avons aucun traitement étiologique.
La prise en charge repose sur les traitements non-médicaments, les plus connus sont :
L’art thérapie,
La musicothérapie,
Les jardins thérapeutiques,
La zoothérapie,
Les ateliers autobiographiques,
La sophrologie…
La prise en charge comporte en outre :
Les consultations mémoire,
Les Maisons pour l’Autonomie et l’Intégration des malades Alzheimer (MAIA),
Les accueils de jour qui offrent une solution d’hébergement temporaire pour les malades
Les établissements spécialisés qui offrent une solution d’hébergement permanente
Les initiatives associatives France Alzheimer : Haltes relais, Cafés mémoire, Sorties organisées, Formation des aidants, Groupes de paroles, ou encore les cures thermales.
Le serious game est un apport numérique très important pour lutter contre cette maladie.
Cela a été exploité par le CHU de Nice, le serious game s’appelle « X-TORP » (ref4) c’est un jeu vidéo, une bataille navale utilisant la technologie Kinect de Microsoft, avec une caméra qui capte et enregistre les mouvements du corps, pour inciter les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer à effectuer des activités physiques et cognitives. L’étude clinique pilote a duré 18 mois, avec 18 personnes ayant utilisé le jeu, dont 10 atteintes de la maladie d’Alzheimer, résultat de l’étude dans Journal of Alzheimer’s Disease. Le jeu est en ligne (groupe GENIOUS, Institut du Cerveau et de la Moelle épinière). Le thérapeute a accès aux dossiers numériques du patient et suit sa progression, des solutions sont adaptées pour le cabinet médical, l’hôpital, la maison de retraite, le domicile, les EHPAD, etc.).
Le jeu est utilisé en tenant compte de la répartition des professionnels de santé sur le territoire. C’est là l’un des atouts de la santé connectée de palier aux déficits géographiques des professionnels de santé.
Quid du traitement étiologique de la maladie, quels sont les espoirs apportés par les nouvelles techniques de l’information et de la communication (NTIC) :
Pour l’Association of the British Pharmaceutical Industry il faudrait classiquement 12 ans et 1.12 milliard de Livres pour développer une seule molécule
Mais c’est justement l’espoir de ceux qui utilise l’I.A. de réduire ce délai et les coûts.
C’est ce que fait la société Londonienne BenevolentAI. Son fondateur Ken Mulvany a prédit un développement de médicaments dans les 4 prochaines années.
La particularité de BenevolentAI qu’innovationesante.fr a particulièrement souligné dans notre interview de Jérôme Pesenti du 15 novembre 2016, est de présenter deux pôles :
-BenevolentBio où travaillent les pharmacologistes
-BenevolentTech où travaillent les mathématiciens, data scientist … Jérôme Pesenti (le mathématicien) prenant justement il y a 2 ans la direction de BenevolentTech (après avoir conduit la recherche sur l’I.A. pour le volant médical du célèbre programme Watson d’IBM, avant de rejoindre récemment Facebook comme responsable de l’I.A. !).
En fait les deux divisions travaillent côte à côte
Nous sommes très fiers à innovationesante.fr d’avoir souligné, il y a 18 mois et cela grâce à Jérôme Pesenti, cette singularité d’allier l’I.A. à la recherche médicale.
Voilà un extrait de l’interview intitulée : « L’intelligence artificielle se mobilise contre la maladie d’Alzheimer » qui donne un excellent éclairage de l’aide qu’apporte le mathématicien aux chercheurs ici pharmacologistes.
Cet extrait est très emblématique de l’affirmation naissante de la synergie entre les NTIC (ici les nouvelles mathématiques, les nouveaux ordinateurs…) et le monde industriel.
Extrait de l’interview du 15 Novembre 2016 de Jérôme Pesenti
Innovation E-Santé : comment analyser ce passage de l’emblématique projet Watson à vos nouvelles fonctions chez BenevolentTech.
Jérôme Pesenti : Appliquées au monde de la santé, les technologies développées dans le cadre du projet Watson ont un bon niveau de performance, mais l’utilisation de manière industrielle est difficile. Il était difficile de trouver des applications, et de travailler avec ces technologies nouvelles avec des partenaires qui soient assez matures par rapport à ces technologies, et d’avoir un contact très direct avec les utilisateurs, afin d’avoir un nécessaire feedback. Il était même difficile de reconnaitre la nature des freins à ce développement industriel. Au contraire chez Benevolent, on a mis des chercheurs pharmacologistes et des chercheurs en Intelligence Artificielle dans le même bureau, ils travaillent ensemble, ils peuvent se parler toute la journée, c’est une démarche très différente. Alors que si on crée un produit software et que l’on essaye de le vendre cela crée une dynamique beaucoup moins fluide. Dans les projets d’Intelligence Artificielle et d’apprentissage automatique, il est très important d’avoir un excellent feedback.
Innovation E-Santé : Faut-il travailler dans le sens des living-labs, faire une sorte d’incubateur avec les différents intervenants pour savoir où on va ?
Jérôme Pesenti : C’est ce que nous faisons avec BenevolentAI, l’idée est de mettre des personnes au sommet de leur discipline mais qui viennent d’espaces différents, les pharmacologistes et les spécialistes en intelligence artificielle dans la même organisation pour créer une plateforme de découverte beaucoup plus efficace.
Innovation E-Santé : Donc il n’y pas que des mathématiciens, des informaticiens, il y a aussi des médecins chercheurs ?
Jérôme Pesenti : Bien sûr, il y a des chercheurs venant des laboratoires Pfizer et Glaxo Smith et qui ont travaillé à développer de nouveaux médicaments, et qui connaissent parfaitement les processus. Nous avons des chimistes, des biologistes… Nous faisons de l’ingénierie pharmaceutique. La formation des collaborateurs et parfois de type M.D. (Docteur en Médecine), mais en général ils sont passés par l’industrie pharmaceutique pendant 10-20 ans, ce ne sont pas des cliniciens. On a en projet de traiter des maladies rares, et où on aimerait avoir des feedbacks très rapides, on a des projets où on intègre, et où on communique avec des cliniciens. Nous débutons une collaboration pour voir si l’on peut interagir avec des équipes cliniciennes directement ou pas. C’est une question que l’on se pose. Nous avons deux projets pour voir si on peut avoir de cette façon un meilleur feedback du terrain, sur les suggestions de traitements que nous proposons. On va démarrer en fin d’année des études cliniques sur certains produits des « small molécules » concernant les pathologies neuro-dégénératives Alzheimer parkinson, SLA, cancers rares, maladies rares…
BenevolentAI avait ainsi planté ce nouveau décor alliant résolument l’IA à l’industrie pour aller plus vite dans les recherches.
18 mois après cette interview le modèle est toujours le même à BenevolentAI, preuve qu’il doit être prometteur. C’est ce qu’affirme aujourd’hui Ken Mulvany le Fondateur de BenevolentAI : « La technologie de BenevolentAI peut identifier des corrélations qu’un chercheur humain ne penserait jamais à regarder. Les chercheurs peuvent également utiliser les systèmes de l’I.A. pour analyser une maladie. Leur permettant d’énoncer de nouvelles hypothèses auparavant impossibles, en raison de la quantité de données que l’intelligence artificielle peut traiter. BenevolentAI a ainsi des médicaments en développement.
Et d’ajouter que lorsqu’il était PDG d’une autre société de développement de médicaments, Proximagen, il fallait 10 ans pour obtenir 15 molécules candidates à un développement. Chez BenevolentAI, l’entreprise dispose de 24 molécules en seulement quatre ans. En 2014, BenevolentAI à vendu deux molécules contre la maladie d’Alzheimer à une société américaine pour qu’elle en assure le développement. BenevolentAI ne travaille plus seule sur les médicaments contre la maladie d’Alzheimer, mais s’associe à de plus grandes entreprises. Mais BenevolentAI développe et vendrait des médicaments développés contre les maladies rares et contre la SLA.
L’un des points techniques intéressants est l’utilisation de l’ordinateur Nvidia’s DGX-1 supercomputer, qui permet justement à la société de développer des logiciels d’I.A.
Voir notre Post du 20 décembre 2016 : « DGX-1 de Nvidia, le super ordinateur dédié au Deep learning, va booster la recherche médicale ».
A cette époque, Jackie Hunter CEO de BenevolentBio annonçait que son équipe était capable de réaliser des programmes de recherche trois à quatre fois plus rapidement que si elle avait utilisé un système informatique classique. Jackie Hunter précisait que de nombreux modèles expérimentaux avaient pu être bouclés en quelques heures ou quelques jours alors qu’il fallait avant plusieurs semaines.
Et Jérôme Pesenti déclarait en Novembre 2016 pour souligner l’apport de l’informatique pour l’analyse des datas :
« On utilise des techniques d’apprentissage automatique de machine Learning pour comprendre le langage. Il y a un grand mouvement depuis 5 ans qui utilise le Deep Learning, c’est l’utilisation des neurones artificiels. Ce ne sont pas de vrais neurones, ils ne sont pas liés à la façon dont le cerveau fonctionne. Mais ils permettent des méthodes d’apprentissage qui fonctionnent très bien, ce qui permet d’avoir une compréhension plus fine par exemple, des images, de la voix, et du langage. On utilise ces algorithmes de plus en plus. Mais ces algorithmes sont très compliqués. C’est pour cela que l’on utilise ces ordinateurs de type GPU (l’ordinateur DGX-1 de Nvidia) avec des processeurs utilisés habituellement pour faire du graphisme, mais ici pour faire du calcul. On fait beaucoup de calcul, ce qui permet une analyse plus fine du langage. Le langage est très subtil, on ne peut pas faire un apprentissage naïf dérivé de techniques linguistiques, ça ne fonctionne pas, c’est pour ça qu’on a besoin de ce genre de machines, qui analyse le langage de façon plus statistique. »
Quid de l’intelligence artificielle en France ?
A Paris est développé le projet Dynamo mené par Stanley Durrleman, (équipe ARAMIS) et par le Professeur Harald Hampel, (CHU La Pitié Salpétrière,). (Ref 6-7) ;
L’objectif du projet Dynamo est de créer un outil informatique accessible aux soignants, un outil personnalisé et prédictif. Cela permettrait de dépister tôt la maladie et d’éloigner l’arrivée des premiers symptômes.
Ce développement de la neuro-informatique, utilise les plateformes de bio-informatique et les équipes technologiques de l’Institut du Cerveau et de la Moelle (ICM). Le dispositif utilise une immense quantité de données d’une cohorte de patients américains et de volontaires, des giga-octets de données par patient. Avec les nouveaux outils mathématiques doit-être constitué un « cerveau numérique » évoluant selon l’histoire naturelle de la maladie. C’est aussi le big data au service de la santé.
Le but est de repousser les premiers symptômes qui apparaissent après 80 ans pour ¾ des patients, un gain de 5 ans diviserait par deux le nombre de personnes atteintes.
A souligner également le programme « Big Brain Theory ». Émanant des mêmes équipes. Ce sont des collaborations entre des spécialistes de la maladie d’Alzheimer et des mathématiciens pour modéliser l’évolution de la maladie d’Alzheimer afin de mieux la diagnostiquer et espérons-le la traiter. A noter également dans ce programme une collaboration entre des généticiens et des cliniciens pour développer un outil innovant de pronostic et d’orientation thérapeutique dans la sclérose en plaques.
Parmi les NTIC, l’une est originale : après la télémédecine, la « Radio médecine » lancée le 6 mars 2018. L’initiative de l’association France Alzheimer et maladies apparentées, une Véritable Radio sur les Ondes pour les aidants, les soignants, avec une application pour écouter depuis son téléphone. La Radio permet une information et des échanges à distance entre tous les acteurs et permet de sensibiliser le grand public. (Ref 8). Pour écouter : https//radiofrancealzheimer.org ou APP sur Apple store Play Store, https://www.francealzheimer.org/alzheimer-cest-radio-numerique/
Voilà d’autres apports des NTIC pour le diagnostic précoce :
-Numériser les tests neuropsychologiques (Ref 9-10) : Pour en améliorer le diagnostic et la prise en charge, les chercheurs des équipes Knowledge, Information and Web Intelligence (Kiwi), ont développé une version numérisée de tests neuropsychologiques qui n’étaient utilisés jusque-là qu’en version « papier et crayon ». La numérisation des tests a finalement permis aux chercheurs de disposer d’un outil de diagnostic fiable et automatisé, ce qui réduit ainsi le risque d’erreurs humaines lors du recueil des données.
L’étape suivante consistera à élaborer les modèles mathématiques qui permettront de classifier le comportement des utilisateurs en temps réel et d’aboutir à un diagnostic précoce de la maladie.
– Un Robot humanoïde pour dépister précocement la maladie (Ref 9) : un autre projet est développé au sein d’Armedia par Mounîm A. El-Yacoubi en collaboration avec Mossaab Hariz. Équipée d’une caméra qui lui permet de surveiller les patients, Juliette est un robot humanoïde de type Nao. À l’heure actuelle, ce robot est capable d’identifier 11 types d’actions apprises et modélisées « automatiquement » en observant de manière répétitive des individus différents les effectuer ; par exemple l’ouverture d’une porte ou la marche. Cet apprentissage permet au robot de repérer comme pathologiques des mouvements ou des actions s’écartant du modèle « normal » ; ceci afin d’éventuellement alerter le personnel soignant.
Le développement de toutes ces NTIC crées des problèmes d’éthique : les travaux de François Bremond, Guillaume Sacco ( Réf 11) « Les technologies de l’information pour limiter les effets de la Maladie d’Alzheimer » ont pour objectif d’aborder les enjeux de ce débat éthique.
Pour information et concernant le diagnostic de la maladie par une simple prise de sang, après plusieurs déconvenues une nouvelle piste venue du Japon est prometteuse mais nécessite une confirmation (Ref 12)
En conclusion,
voilà brossé en quelques lignes comment L’I.A. donne de l’espoir, et permettrait de régler à terme le problème de la maladie d’Alzheimer.
L’exemple (BenevolentAI) est très instructif sur l’apport des nouvelles mathématiques, des nouvelles voies informatiques qui apportent une aide considérable aux médecins et aux chercheurs.
L’interaction I.A./maladie d’Alzheimer que nous avons résumé peut être évoquée également pour beaucoup d’autre pathologies : Les autres maladies dégénératives, les maladies rares, de nombreux cancers…
Mais l’apport des NTIC n’est pas réservé aux scientifiques dans leurs laboratoires, il est également essentiel au domicile du public, pour des aidants et des patients (Robot, Radio …), l’apport est essentiel pour la promotion des traitements non médicamenteux qui peut se faire en ligne et de façon interactif, facilitant le travail des associations.
Toutes les solutions transversales de la santé connectée (objets connectés, APP, domotique…) apportant également une aide précieuse à la détection de la maladie et à sa prise en charge…Tous éléments que nous suivons attentivement dans nos colonnes.
Références
1: https://www.sciencesetavenir.fr/sante/un-cerveau-numerique-pour-predire-alzheimer_110622
2 http://www.pmlive.com/pharma_news/another_alzheimers_bust_as_merck_stops_verubecestat_study_1222113
4 https://www.mmmieux.fr/un-serious-game-pour-lutter-contre-la-maladie-d-alzheimer
5 Grégory Ben-Sadou, Physical and Cognitive Stimulation Using an Exergame in Subjects with Normal Aging, Mild and Moderate Cognitive Impairment, Journal of Alzheimer’s Disease Volume 53, Number 4, 2016 p 1299-1314,
6 https://www.sciencesetavenir.fr/sante/un-cerveau-numerique-pour-predire-alzheimer_110622
7 https://icm-institute.org/fr/projet-dynamo/
8 https//radiofrancealzheimer.org et APP sur Apple store Play Store, et https://www.francealzheimer.org/alzheimer-cest-radio-numerique/
9 https://lejournal.cnrs.fr/articles/de-nouveaux-outils-contre-alzheimer :
11 https://www.cairn.info/alzheimer-ethique-et-societe–9782749234953-p-518.htm