Les potentialités de l’intelligence artificielles (IA) trouvent à s’employer notamment pour améliorer la prise en charge du diabète de type 1 a indiqué le Dr Guillaume Charpentier (Centre hospitalier Sud Francilien et président du CERITD - Centre d’Étude et de Recherche sur l’Intensification du Traitement du Diabète) un des grands spécialistes français du diabète.
Sa capacité à analyser une masse importante de données a notamment rendu possible la révolution de la boucle fermée (ou « pancréas artificiel ») comprenant un dispositif de mesure continue de glucose, un dispositif d’administration d’insuline et un ensemble d’algorithme permettant de prévoir en permanence l’évolution de la glycémie d’un patient donné pour les deux heures qui suivent.
« Avec les systèmes en boucle fermée, l’amélioration de l’équilibre glycémique est d’autant meilleure qu’il était initialement plus détérioré », a pointé le Dr Charpentier.
Concrètement, des méta-analyses ont clairement montré que le pourcentage de temps passé dans la cible glycémique (entre 0,70 et 1,80 g/l) est significativement augmenté par rapport à d’autres modalités d’insulinothérapie. Par exemple + 8,8 % boucle fermée vs mesure continue du glucose + pompe, + 10,6 % vs pompe, + 13,3 % vs insulinothérapie en multi-injections (basale bolus) + mesure continue du glucose, + 17,85 % vs insulinothérapie multi-injections + autosurveillance glycémique.
Enfin, la boucle fermée permet également, et ce n’est pas le moindre de ses avantages, de diminuer d’environ 30 % le temps passé en hypoglycémie (moins de 0,70 g/L).
Prévenir le diabète de type 2
Face à la progression constante du nombre de cas de diabète de type 2 en France (4,3 millions en 2022), l’un des enjeux est de développer un test prédictif chez les jeunes adultes ayant un parent diabétique permettant de calculer la probabilité de survenue d’un diabète de type 2 et d’estimer l’âge de survenue de celui-ci.
C’est l’objectif du projet Descendance, porté par le CERITD et mettant à profit les ressources de l’IA.
Celui-ci a mobilisé 17 centres investigateurs et constitué une cohorte d’environ 300 familles à risque de diabète.
La construction des modèles de risque s’est appuyée sur des autoquestionnaires (âge, sexe, IMC, silhouette à l’âge de 5 ans, antécédents connus de diabète chez le père et la mère, habitudes alimentaires et activité physique durant l’enfance…) et sur des données génétiques. Au total 840 participants ont terminé l’étude.
Les premiers résultats montrent que le modèle clinique basé uniquement sur les données cliniques et anamnestiques (ensemble des informations fournies par le sujet sur l'histoire de sa maladie), donc sans données génétiques, a un degré de prédiction de l’ordre de 94 %. « Cela ouvre des perspectives majeures en population générale », souligne le Dr Charpentier.
Pour ce qui la concerne, la construction de l’équation de prédiction de l’âge de survenue d’un diabète de type 2 est encore en cours.
À terme, le programme Descendance pourrait favoriser la mise en place d’une prévention personnalisée, qui sera d’autant plus efficace qu’elle aura été envisagée tôt.
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