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La maladie de Castleman, pathologie auto-inflammatoire rare touchant environ 1.000 patients par an, représente un défi thérapeutique en raison du manque de traitements efficaces. Récemment, une approche reposant sur l'intelligence artificielle (IA) a permis d'identifier un traitement salvateur pour un patient en échec thérapeutique.
L'équipe du professeur David Fajgenbaum a développé une méthodologie basée sur l'IA afin de déterminer de nouvelles indications pour des médicaments déjà approuvés. Cette approche, publiée dans le New England Journal of Medicine, consiste à analyser les interactions entre différentes maladies et les traitements existants grâce à un graphe biomédical multidimensionnel. En exploitant un ensemble massif de données, cet outil identifie les substances les plus susceptibles d'être efficaces pour une condition donnée.
Une percée clinique : du soin palliatif à la rémission
Jusqu'à présent, le seul traitement approuvé pour la maladie de Castleman était le siltuximab, un anticorps monoclonal efficace chez seulement la moitié des patients. Pour l'autre moitié, les options thérapeutiques restaient limitées. L'approche basée sur l'IA a analysé les données de 26 patients atteints et 15 individus sains, permettant d'identifier l'adalimumab comme un candidat potentiel.
Un patient, dont la maladie était réfractaire à tous les traitements connus et qui était sur le point d'entrer en soins palliatifs, a reçu ce traitement avec l'accord de son médecin. Résultat spectaculaire : il est en rémission depuis deux ans, une durée inégalée depuis son diagnostic.
Ce succès ouvre la voie à une application plus large de cette méthode à d'autres maladies rares
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L’équipe de rédaction Tempo Today
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