Des chercheurs ont exploité les capacités d’apprentissage automatique d’un modèle pour découvrir trois composés susceptibles de contrer le processus de vieillissement. Les résultats de cette étude, publiée dans la prestigieuse revue Nature Communications, suggèrent que ces molécules aux propriétés sénolytiques sont en mesure d’éliminer en toute sécurité les cellules sénescentes présentes dans l’organisme sans affecter les cellules saines. Pour rappel, les cellules sénescentes sont des cellules défectueuses qui cessent de se diviser et sont responsables du vieillissement général de l’organisme.

L’intelligence artificielle a été entraînée à reconnaître les caractéristiques clés des composés en utilisant des données provenant de diverses sources, comprenant plus de 2 500 composés, qu’ils soient sénolytiques ou non. L’algorithme a ensuite analysé plus de 4 000 produits chimiques pour ne retenir que 21 candidats présentant un intérêt potentiel.

Finalement, les chercheurs ont découvert que la ginkgétine, la périplocine et l’oléandrine éliminaient les cellules sénescentes sans nuire aux cellules saines, l’oléandrine étant la plus efficace parmi elles. Ces trois substances sont d’origine naturelle, présentes dans des plantes médicinales traditionnelles. L’oléandrine, extraite du laurier-rose, est connue pour ses propriétés antioxydantes, anticancéreuses, anti-inflammatoires et antimicrobiennes. Il est toutefois important de noter que l’oléandrine est hautement toxique à des doses supérieures aux niveaux thérapeutiques.

Les auteurs de l’étude affirment que ces résultats démontrent que ces composés ont une puissance comparable, voire supérieure, à celle d’autres traitements sénolytiques qui sont souvent toxiques pour les cellules saines de l’organisme. De plus, ils estiment que l’utilisation de l’intelligence artificielle est plus rentable que les méthodes conventionnelles de dépistage de médicaments, telles que les essais cliniques.

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Passage progressif vers une médecine personnalisée

Pour une population vieillissante et souvent multi-pathologique, les pharmaciens sont confrontés à des cas thérapeutiques de plus en plus complexes. Il devient donc de plus en plus difficile d’identifier les traitements les plus adaptés tout en tenant compte des risques d’interactions médicamenteuses et des effets indésirables potentiels. Cependant, la numérisation des dossiers des patients ouvre la voie à l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle adaptés aux besoins de la pharmacie clinique. 

Dans quelle mesure ces outils sont-ils réellement déployés et pour quels usages ?

Les chercheurs du TIMC ont réalisé une revue des méthodes et des applications de l’intelligence artificielle dans les services de pharmacie clinique. Ils ont constaté que seulement 19 publications scientifiques traitaient d’outils d’intelligence artificielle appliqués à ce domaine entre 2000 et 2021. Cependant, cette tendance est récente, car 63 % de ces travaux ont été publiés en 2020 et 2021. Parmi les outils émergents, on retrouve le traitement automatique du langage naturel et les méthodes d’apprentissage profond basées sur l’intelligence artificielle.

L’objectif de cette étude était de présenter les développements récents de la recherche en matière d’intelligence artificielle pour la pratique des services de pharmacie clinique, que ce soit en milieu communautaire ou hospitalier. L’aide à la décision du choix du meilleur traitement pour un patient donné était l’application principale visée par les outils d’intelligence artificielle en pharmacie clinique. Un peu moins d’un quart des cas concernaient la délivrance de médicaments. Par exemple, certains modèles permettent d’anticiper la préparation des prescriptions, d’autres visent à éviter les erreurs lors de cette préparation, ou encore à renforcer l’adhésion thérapeutique des patients. De plus, deux études se sont penchées sur l’activité clinique des pharmaciens, en utilisant des outils d’aide à l’éducation thérapeutique ou à la réalisation d’entretiens pharmaceutiques, dans le but de renforcer les conseils donnés aux patients.

Perspectives d’avenir de ces outils

Pour pouvoir structurer ces algorithmes, il est nécessaire de les entraîner avec des données fiables issues des dossiers médicaux électroniques. Ainsi, pour optimiser l’efficacité de ces modèles, il est essentiel que les bases de données de santé contiennent des informations complètes sur toutes les étapes de la prise en charge thérapeutique des patients à l’échelle d’un territoire, et pas seulement les données d’un seul hôpital, souligne Pierrick Bedouch, professeur en pharmacie clinique au centre hospitalier universitaire de Grenoble et chercheur au TIMC.

Les outils d’intelligence artificielle peuvent aider les pharmaciens à gérer des prescriptions et des traitements de plus en plus complexes chez des patients présentant des pathologies multiples. De plus, de nouvelles méthodes d’intelligence artificielle, telles que les modèles de traitement automatique du langage naturel tels que ChatGPT, doivent être évaluées. Il est également important de considérer des enjeux à plus grande échelle, comme la gestion des médicaments en période de rupture d’approvisionnement, qui pourraient également bénéficier de l’aide de ces outils d’aide à la décision.

En conclusion, les développements publiés dans ce domaine concernent principalement le secteur hospitalier (12 études sur 19). Il est essentiel de développer davantage la recherche dans les services de pharmacie clinique en milieu ambulatoire, car l’intelligence artificielle peut apporter une aide significative dans la gestion complexe des patients atteints de maladies chroniques et dans la médecine de ville en général. 

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