Le projet de recherche MAESTRIA (Machine Learning and Artificial Intelligence for Early Detection of Stroke and Atrial Fibrillation) a été officiellement lancé fin septembre. Coordonné par Sorbonne Université et répondant à l’appel à projet H2020 sur le diagnostic numérique, ce consortium rassemble 18 partenaires d’Europe, des États-Unis et du Canada. Il s’agit d’un travail innovant pour développer la première plateforme numérique de diagnostic intégratif de la cardiomyopathie auriculaire.
Considérée comme la première cause d’accidents vasculaires cérébraux et le plus fréquent des troubles du rythme cardiaque, la fibrillation auriculaire touche 1% de la population mondiale.
L’importance d’une prise en charge clinique efficace
Les chercheurs estiment que jusqu’à 8% des personnes de plus de 80 ans en souffrent. La prise en charge clinique de la fibrillation auriculaire est donc centrale afin de pouvoir anticiper la survenue de l’arythmie.
Comme l’indique Sorbonne Université, “en France, près de 750 000 personnes sont atteintes de fibrillation atriale et on estime le nombre de cas annuels entre 110 000 à 230 000. Son incidence et sa prévalence connaissent une croissance rapide, principalement en raison du vieillissement de la population. L’augmentation du nombre de personnes atteintes de FA entraîne un coût élevé sur le système de santé, estimé à près de 2 milliards et demi d’euros. La compréhension et prévention de cette pathologie représente donc un enjeu médical et un enjeu économique”.
Un consortium composé de 18 partenaires
Le projet MAESTRIA, coordonné par le Pr Stéphane Hatem, directeur de l’IHU-ICAN (Institut du Cardiométabolisme et de la Nutrition – Sorbonne Université/Inserm/AP-HP) et de l’unité de recherche Inserm UMR S1166 à Sorbonne Université, a pour objectif le développement et la validation de la première plateforme numérique de diagnostic intégratif de la cardiomyopathie auriculaire.
Le consortium MAESTRIA regroupe 12 institutions académiques fortement axées sur les données cliniques recherche en intégration et intelligence artificielle, 5 sociétés de biotechnologie (PME) et 1 grande société d’imagerie :
- Sorbonne Université
- Assistance Publique des Hôpitaux de Paris
- Université d’Oxford
- Université de Birmingham
- AFNET
- Université d’Essen
- Université de Maastricht
- Université d’Athènes
- CNIC
- Hôpital général du Massachusetts
- IMT Transfert
- Centre de Recherche du CHU de Sherbrooke
- Siemens Healthcare
- Caristo Diagnostics Limited
- Owkin
- Idoven
- Preventicus
- YourRhythmics
Au total, 18 partenaires participent à la création de cet outil qui permettra d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques afin d’obtenir une précision de diagnostic améliorée en associant des données d’imagerie aux données physiologiques (omics, cliniques…) des patients. Ce faisant, elle augmentera l’efficacité et l’efficience des traitements en permettant une meilleure prévention des complications de la cardiomyopathie auriculaire, telles que la fibrillation auriculaire et les accidents vasculaires cérébraux, deux problèmes de santé majeurs.
Trois axes stratégiques
- Diagnostic personnalisé et parcours de soins innovants pluridisciplinaires grâce à l’utilisation combinée de données de recherche génomiques, métaboliques et sur l’inflammation des tissus. L’analyse de ces données impliquées dans la progression de la maladie permettra d’établir un diagnostic personnalisé et de définir un circuit patient innovant pluridisciplinaire.
- Stratification du risque chez les patients atteints de FA : l’utilisation de l’intelligence artificielle permettra la lecture et l’analyse d’un grand nombre de données d’imagerie afin de définir le risque pour chaque patient de voir sa maladie évoluer vers un AVC. La stratification du risque permettra de proposer de nouvelles stratégies thérapeutiques.
- Déploiement d’une plateforme de diagnostic numérique au niveau européen.
Plus d’informations sur MAESTRIA sur le site internet du projet.
