Détection précoce des maladies démyélinisantes et prédiction d'échec de traitement
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Le projet BRAINGML-MS a pour objectif d’améliorer le diagnostic précoce des maladies démyélinisantes cérébrales grâce à un outil d’intelligence artificielle explicable basé sur l’analyse de variété. Cet outil permettrait de proposer une aide à la décision clinique dès la première IRM cérébrale, en identifiant le risque de pathologie et en discriminant entre différentes maladies similaires à un stade précoce.
L’intérêt en santé publique est majeur : ces pathologies représentent la première cause de handicap non traumatique chez les jeunes adultes. Une détection plus rapide permettrait une prise en charge plus précoce, réduisant ainsi le risque de handicap à long terme, l’errance diagnostique, et les coûts associés.
Objectif primaire : Identifier parmi les patients primo-symptomatiques d’une affection d’allure démyélinisante les patients ayant un pattern clinico-biologique et d’imagerie similaire aux sujets contrôles et aux patients SEP, CIS McDo-, MOGAD et NMOSD.
Objectif secondaire : Corréler un indice d’atrophie globale donné par l’âge cérébral dans les cohortes SEP et NMOSD avec la survenue d’un échappement thérapeutique aux traitements de première ligne.
La méthode repose sur une étude rétrospective utilisant les données cliniques et d’imagerie de la cohorte OFSEP : 500 patients atteints de SEP, NMOSD, MOGAD et CIS non confirmés (critères McDonald négatifs). Les données sont analysées pour identifier des patrons clinico-radiologiques prédictifs du diagnostic final. Le modèle IA exploite des données quantitatives de morphométrie cérébrale issues de séquences IRM 3D T1, enrichies par des données cliniques et biologiques pertinentes.
La population d’étude inclut des patients âgés de plus de 15 ans inclus dans la cohorte OFSEP et ayant bénéficié d'une IRM cérébrale initiale et d’un suivi clinique d’au moins 5 ans.
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Source de données utilisées
Autre(s) source(s) de donnée(s) mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Variables sensibles utilisées
Recours au numéro d'identification des professionnels de santé
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
20
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Droits des personnes
contrat avec EDMUS SERVICES concernant la mise à disposition des données de la cohorte de la base OFSEP
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