BRAIN GML-Ddx

Phénotypage précoce des maladies démyélinisantes basé sur les données clinico-radiologiques en analyse de variété.

 

Dr Arnaud Attye

Promoteur : GeodAIsics
Financement : NA
Type d'étude : Rétrospective
Données en plus de la FMO : Non
Étude dérivée de : NA
État d'avancement : En cours
Inclusion et suivi : mise en ligne le 30/06/2025
Début des inclusions : NA
Fin du suivi : NA

CONTEXTE - GeodAIsics est une start-up créée en 2021 par 4 co-fondateurs (3 médecins et un docteur ingénieur spécialisé en traitement de données de santé) et labelisée deep-tech par la BPI. Nous développons des modules d’aide à la décision clinique basée sur une technologie d’intelligence artificielle (IA) explicable nommée GML pour Generative Manifold Learning. Chaque sujet inclut dans nos modèles d’IA est comparé à son jumeau numérique, plutôt qu’à une base de données normatives. Dans ce contexte, GeodAIsics développe un logiciel nommé BRAIN-GML MS qui a pour but d’indiquer au médecin le risque de développer une maladie démyélinisante cérébrale chronique dès la première IRM disponible et de discriminer ces maladies entre elles (sclérose en plaques ou neuro-myélite optique par exemple) à partir de séquences IRM en pondération T1 et des données cliniques initiales. Ce logiciel, déjà entrainé à partir de 5000 sujets sains et patients porteurs de maladies démyélinisantes, nécessite d’être validé à partir de données d’une cohorte bien phénotypée incluant des données cliniques.

OBJECTIFS - L’objectif principal de cette étude est de valider l’application « Maladies démyélinisantes » diagnostic différentiel (Ddx) de Brain GML à partir d’une cohorte externe appartenant à OFSEP, composée de 200 dossiers de patients SEP, 100 dossiers de patients MOGAD, 100 dossiers de patients CIS ne remplissant pas les critères de McDonald 2017 (CIS MacDo-), 100 dossiers de patients NMOSD.

RÉSULTATS ATTENDUS - Validation du modèle de prédiction de diagnostic différentiel rendant les résultats aux médecins sous la forme d’un continuum et d’une cartographie de population pour l’explicabilité. Possibilité d’orienter le diagnostic des SEP, CIS McDo-, MOGAD et des NMOSD dès la première imagerie disponible à l’aide d’un pourcentage de risque de développer une pathologie. Détection parmi les CIS (MacDo-) de patients avec des phénotypes les classant SEP. Possibilité parmi les patients SEP et NMOSD d’indiquer un vieillissement cérébral accéléré pour valider l’intérêt du biomarqueur « âge cérébral » sur la réponse thérapeutique aux traitements de premières lignes.

 

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