Maladies neurodégénératives

Les défis de la médecine prédictive en neuroradiologie

La médecine prédictive est cruciale pour la recherche clinique et la recherche sur les maladies neurodégénératives. Vendredi matin, une session des JFR 2020 a présenté les dernières avancées en la matière, en soulignant le rôle de l’imagerie et de l’intelligence artificielle.

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Le 03/10/20 à 15:00, mise à jour hier à 14:15 Lecture 5 min.

L’une des premières sessions des JFR 2020, vendredi 2 octobre, s’est intéressée aux enjeux de la médecine prédictive dans la prise en charge des maladies neurodégénératives et au rôle de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Capture d'écran JFR 2020

L’une des premières sessions des JFR 2020, vendredi 2 octobre, s’est intéressée aux enjeux de la médecine prédictive dans la prise en charge des maladies neurodégénératives et au rôle de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Premier intervenant, Charles Guttman, chercheur au Brigham & Women hospital de Boston, aux États-Unis, a évoqué le cas de la sclérose en plaques (SCP). « La SCP est une maladie complexe et hétérogène, rappelle-t-il. Les lésions apparaissent et rétrécissent. Il y a beaucoup de dynamique. La distribution dans le temps et l’espace est très variable entre les patients »

L’IRM joue un rôle central pour la sclérose en plaques

La SPC a des origines à la fois génétiques, mais aussi environnementales. « Ces facteurs provoquent une inflammation, une démyélinisation, une perte axonale. La symptomatologie est en relation avec ces processus pathologiques de façon non linéaire, qui est modulée par la localisation des lésions », décrit Charles Guttman. L’IRM joue un rôle cen

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Fisniku L. K., Brex P. A., Altmann D. R. et coll., « Disability and T2 MRI lesions: a 20-year follow-up of patients with relapse onset of multiple sclerosis », Brain, mars 2008, n° 131, Pt 3, p. 808-817. DOI : 10.1093/brain/awm329.
  2. Liguori M., Meier D. S., Hildenbrand P. et coll., « One year activity on substraction MRI predicts subsequent 4 year activity and progression in multiple sclerosis », Journal of Neurology Neurosurgery Psychiatry, octobre 2011, vol. 82, n° 10, p. 1125-1131. DOI : 10.1136/jnnp.2011.242115.
  3. Roca P., Attye A., Colas L. et coll., « Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI », Diagnostic and Interventional Imaging, 2020. DOI : 10.1016/j.diii.2020.05.009.

Spécialité médicale

Neurologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle maladies neurodégénératives JFR 2020

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