Un projet collaboratif, chapeauté et financé par le consortium de recherche biopharmaceutique (CQDM), vient d’être annoncé ce jeudi 5 novembre. Il va réunir Perceiv AI, DalCor pharmaceutiques et l’Institut de Cardiologie de Montréal et vise à mettre au point un nouvelt outil de médecine de précision faisant appel à la biopharmaceutique et à l’intelligence artificielle (IA).
Le projet, qui sera piloté par le Docteur Christian Dansereau, vise à développer un biomarqueur numérique utilisant l’IA pour identifier les patients qui bénéficieraient de traitements faisant l’objet d’une étude clinique dans le domaine cardiovasculaire.
Alors que les essais cliniques cardiovasculaires ont toujours été longs et coûteux en raison de la difficulté à prévoir l’évolution de la maladie et la réaction des patients aux médicaments, les traitements post-infarctus du myocarde comportent un défi supplémentaire. Parmi les patients de telles études, seulement 10 % pourraient subir un deuxième événement cardiovasculaire. Or, pour démontrer les bienfaits du traitement en question, l’étude doit inclure davantage de ces patients.
Par conséquent, il fallait trouver un moyen d’identifier les patients susceptibles d’avoir un deuxième événement afin de mieux cibler les participants de l’étude.
L’IA pour optimiser la sélection des patients
L’outil d’IA élaboré par Perceiv AI est voué à améliorer la prise en charge des soins, réduire la durée et le coût des études cliniques et, à terme, améliorer la qualité de vie des patients. Lorsqu’utilisé pour les études cliniques, l’outil devrait améliorer la gestion des ressources en optimisant la sélection des patients, ce qui devrait se traduire par une meilleure exécution des études, une diminution des coûts et une meilleure sélection des patients.
Selon le Dr Jean-Claude Tardif, directeur du Centre de recherche de l’ICM et professeur de médecine à l’Université de Montréal, qui collabore à ce projet, « grâce à ce nouveau partenariat, nous optimiserons la sélection des participants aux études cliniques cardiovasculaires, offrant ainsi un moyen économique d’évaluer l’efficacité de nouveaux traitements tout en sauvant davantage de vies ».
L’un des aspects les plus innovants de l’apport de l’intelligence artificielle à cet outil tiendrait dans sa capacité à exploiter au mieux la corrélation entre la génétique du patient et la réponse au traitement. Il devrait ainsi analyser la variabilité individuelle des gènes, de manière à prédire plus précisément quels patients pourraient bénéficier d’un traitement expérimental dans un essai clinique.
Un dispositif qui pourrait modifier en profondeur le cours de la recherche cardiovasculaire dans son ensemble.
Source : Institut de cardiologie de Montréal
