Maladies rétiniennes héréditaires à « risque de cécité » : cinq gènes candidats, 89 % de réussite avec l’aide de l’IA

À l’œil nu, certaines maladies de la rétine se ressemblent. Pourtant, le traitement et l’orientation du conseil génétique peuvent varier selon le gène en cause. Or, plus de 300 gènes sont associés aux maladies rétiniennes héréditaires, ce qui complique l’identification précise de l’origine.

Dans ce contexte, une méthode qui confie à une intelligence artificielle l’analyse de photos de la rétine et de résultats d’examens courants en ophtalmologie, afin de présélectionner les gènes suspects, a montré son efficacité lors d’un essai clinique. La probabilité d’inclure le gène causal parmi les cinq principaux candidats est passée de 67,3 % lorsque le spécialiste décidait seul à 88,5 % avec l’appui de l’IA.

Un consortium international, auquel ont participé notamment les professeurs Han Jin-woo et Byun Seok-ho (service d’ophtalmologie de l’hôpital Severance) ainsi que le professeur Lee Jun-won (service d’ophtalmologie de l’hôpital Gangnam Severance), a annoncé le 14 avoir développé « Retina4IRD », un système d’aide à la décision clinique fondé sur l’IA pour prédire le gène responsable des maladies rétiniennes héréditaires, et en avoir confirmé la possibilité d’utilisation en pratique. Les résultats ont été publiés le 24 juillet dans la revue internationale 《Nature Medicine》.

Plus de 300 gènes en cause… une identification précise ouvre la voie au traitement

Les maladies rétiniennes héréditaires constituent un groupe de maladies rares dans lesquelles une anomalie génétique altère la fonction de la rétine. La rétinite pigmentaire, entre autres, en fait partie. Chez certains patients, le champ visuel se rétrécit progressivement ou l’acuité visuelle diminue, pouvant aller jusqu’à la cécité dans les cas sévères.

Identifier le gène en cause ne sert pas seulement à confirmer le diagnostic. C’est aussi nécessaire pour prévoir l’évolution de la vision et pour conseiller la famille sur le risque de transmission. La possibilité de bénéficier d’un traitement ciblant un gène spécifique ou de participer à un essai clinique dépend également du gène responsable.

Le traitement de thérapie génique « Luxturna », autorisé aux États-Unis pour les maladies rétiniennes héréditaires, n’est pas utilisable par tous les patients. Seuls ceux chez qui une mutation du gène spécifique PE65 est confirmée sont éligibles. Autrement dit, il faut déterminer avec précision quel gène est atteint pour que cela puisse déboucher sur une opportunité thérapeutique.

Mais la recherche de la cause n’est pas simple. Les maladies rétiniennes héréditaires impliquent de nombreux gènes et, même avec une anomalie du même gène, l’aspect clinique peut varier d’un patient à l’autre. À l’inverse, des anomalies génétiques différentes peuvent entraîner des modifications rétiniennes similaires.

Pour réduire cette complexité, l’équipe a développé Retina4IRD. « Retina » signifie rétine, et « IRD » est l’abréviation anglaise de maladie rétinienne héréditaire (Inherited Retinal Disease).

Retina4IRD analyse des photos du fond d’œil et des images de tomographie par cohérence optique (OCT). La photo du fond d’œil est un examen qui photographie la rétine à l’intérieur de l’œil afin de rechercher des anomalies. L’OCT utilise la lumière pour montrer, couche par couche, la structure en coupe de la rétine.

L’IA exploite aussi des informations cliniques telles que l’âge et le sexe, les antécédents familiaux, l’âge de début des symptômes et la durée d’évolution de la maladie. Il ne s’agit pas d’une méthode qui devine le gène causal à partir des seules images oculaires. En examinant conjointement les images et les informations du patient, elle présélectionne des gènes candidats ayant une forte probabilité d’être en cause.

Les chercheurs ont développé et validé l’IA à partir de données portant sur 1 843 patients (3 376 yeux) dont le diagnostic avait été confirmé par test génétique, provenant de neuf établissements médicaux en Corée du Sud, en Chine et en Pologne. Retina4IRD propose des candidats parmi 17 catégories de gènes, incluant notamment des gènes pour lesquels un traitement existe ou pour lesquels des essais cliniques sont en cours.

Lors de la validation interne, la proportion de cas où le gène causal réel figurait parmi les cinq premiers proposés par l’IA a atteint 90,4 %. Lors d’une nouvelle validation sur un autre jeu de données de patients, le taux s’est établi à 85,6 %.

67,3 % pour le spécialiste seul… 88,5 % avec l’aide de l’IA

Pour vérifier si l’IA pouvait aussi aider en pratique clinique, l’équipe a mené un essai clinique randomisé contrôlé.

Trois cents patients chez qui une maladie rétinienne héréditaire était suspectée ont été répartis en deux groupes. Dans l’un, le spécialiste disposait des informations proposées par l’IA ; dans l’autre, il devait se prononcer sans IA. L’analyse finale a porté sur 295 patients dont les résultats de tests génétiques ont été confirmés. Les médecins ont sélectionné cinq gènes suspectés d’être en cause chez chaque patient, puis ont comparé ces choix aux résultats réels des tests génétiques.

Avec l’aide de l’IA, les spécialistes ont inclus le gène causal réel parmi les cinq candidats dans 88,5 % des cas. Lorsque le spécialiste tranchait seul, ce taux était de 67,3 %.

La différence apparaissait aussi lorsqu’on ne comparait que le seul gène jugé le plus probable. Le groupe assisté par l’IA a atteint 37,8 %, contre 22,4 % pour le groupe « spécialiste seul ».

L’IA ne remplace pas le test génétique

Cela ne signifie pas pour autant que l’IA remplace le test génétique. Retina4IRD est un outil destiné à aider les soignants à décider quels gènes examiner en priorité avant un test génétique. Au final, l’identification de la mutation responsable de la maladie doit être confirmée par des examens génétiques, notamment par séquençage de nouvelle génération (NGS).

L’étude n’a pas non plus évalué de combien les frais d’examens des patients avaient réellement diminué, ni dans quelle mesure la durée jusqu’au diagnostic avait été raccourcie. Le point essentiel mis en évidence dans l’essai clinique est qu’en utilisant l’IA, les spécialistes sélectionnaient plus précisément les gènes candidats. Les effets sur les coûts et sur la réduction des délais diagnostiques devront être examinés après une mise en œuvre en pratique réelle.

L’équipe a expliqué qu’il s’agissait du premier cas au monde où l’utilité d’un système d’IA exploitant des images et des informations cliniques couramment utilisées en ophtalmologie a été confirmée par un essai clinique prospectif randomisé contrôlé.

Le professeur Han Jin-woo a déclaré : « Retina4IRD n’établit pas un diagnostic à la place du médecin ; nous espérons qu’il sera utilisé comme un outil de présélection, permettant de réduire d’abord le champ aux gènes les plus susceptibles d’être en cause avant de réaliser un test génétique. » Il a ajouté : « Cela contribuera à réduire les coûts d’examens inutiles et à raccourcir le délai jusqu’au diagnostic, tout en aidant à identifier précocement les patients pour lesquels le moment du traitement est crucial, comme en thérapie génique, et à concrétiser la médecine de précision. »