Feb. 27, 2019

​​​BGU a développé une nouvelle plateforme d'intelligence artificielle (IA) pour surveiller et prédire l'évolution des maladies neurodégénératives afin d'aider à identifier des marqueurs pour des soins personnalisés aux patients et à améliorer le développement de nouveaux médicaments.

La plateforme développée par le professeur Boaz Lerner du département de génie industriel et de gestion de BGU sera d'abords utilisée pour la sclérose latérale amyotrophique (SLA), puis pour la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson et d​'autres maladies neurodégénératives.

professeur Boaz Lerner

"L'un des grands défis de la conception et de la gestion des essais cliniques pour la SLA est qu'il s'agit d'une maladie rare et que la variabilité clinique rend difficile l'identification des marqueurs de gravité", explique le professeur Lerner. "En conséquence, après des décennies de recherche, il n'existe toujours pas de véritable remède contre la SLA et contre plusieurs autres maladies neurodégénératives, notamment la maladie d'Alzheimer.

"Notre nouvelle technologie permettra de prédire plus précisément la progression de la maladie, un ingrédient essentiel pour les essais cliniques, et de mieux identifier les corrélations entre les données démographiques et d'autres facteurs mesurables identifiés par les examens physiques et la fonctionnalité du patient"

La SLA, également connue sous le nom de maladie de Lou Gehrig, est une maladie neurodégénérative mortelle qui provoque la mort des motoneurones qui contrôlent les muscles volontaires. Cette atrophie musculaire entraîne une faiblesse progressive et une paralysie, des difficultés d'élocution, de déglutition et de respiration. La durée de survie moyenne des personnes généralement diagnostiquées entre 40 et 60 ans est de deux à cinq ans.

L'hétérogénéité de la population atteinte de la SLA complique la recherche et le développement de médicaments en raison de la variabilité initiale des symptômes, des taux et des tendances de progression de la maladie et des statistiques de survie. Cette variabilité rend difficile la prévision du taux et du schéma de progression de la maladie chez les individus.

Avoir une plateforme de prévision personnalisée fiable pourrait améliorer les soins aux patients et la qualité de vie de nombreux patients et de leurs aide-soignants. La nouvelle plateforme d'IA pourrait également améliorer la conception des essais cliniques en identifiant des marqueurs pour le traitement de diverses sous-groupes de patients.

La plateforme forme BGU intègre des données démographiques et cliniques à des algorithmes d'apprentissage automatique et d'exploration de données afin de produire des modèles capables de prédire la vitesse et le schéma de progression de la SLA, d'identifier des tests de laboratoire ou des signes vitaux spécifiques et de stratifier des sous-groupes similaires issus de la population diversifiée de SLA. Les algorithmes et leur capacité à prédire l'évolution de la maladie s'amélioreront à mesure que des données cliniques seront ajoutées.

"Maintenant que les algorithmes nécessaires pour produire des modèles efficaces ont été établis et évalués, le financement que nous avons reçu de l'autorité israélienne de l'innovation permettra aux chercheurs de créer un système que les patients, les médecins, les soignants, les sociétés pharmaceutiques, les HMO et les assureurs pourront utiliser, et des applications mobiles pour surveiller et prévoir la progression de la SLA », déclare Itzik Mashiach de BGN Technologies, la société de transfert de technologie de BGU.

"Nous recherchons maintenant un partenaire industriel pour développer et commercialiser cette technologie innovante dont le brevet est en cours".