Sumesh Sasidharan, de la Faculté de médecine d'Aix-Marseille Université, explore comment les transformations des technologies médicales peuvent ne pas avoir un impact égal sur tous les patients.
Technologie de jumeau numérique alimentée par l'IA pourrait transformer la façon dont les médecins comprennent et traitent maladie cardiaque. Mais si les données médicales utilisées pour construire ces modèles virtuels négligent les différences biologiques entre les femmes et les hommes, la promesse d’une médecine véritablement personnalisée pourrait rester incomplète.
Intelligence artificielle commence à remodeler la façon dont les médecins étudient et traitent les maladies cardiaques. L'une des idées les plus ambitieuses est le « jumeau numérique », un modèle informatique construit à partir des données médicales d'un patient qui permet aux chercheurs de simuler l'évolution d'une maladie et l'efficacité des traitements.
En cardiologie, ces modèles combinent imagerie médicale, dossiers cliniques et données biologiques pour créer une version virtuelle du cœur. À l’avenir, les médecins pourraient potentiellement tester des stratégies de traitement sur ce modèle numérique avant de les appliquer au patient.
Mais une question scientifique importante se pose : que se passerait-il si les données médicales utilisées pour construire ces modèles manquaient d’importantes différences biologiques entre les femmes et les hommes ?
À mesure que les technologies de santé numériques se rapprochent de la pratique clinique, il devient de plus en plus important de garantir que ces outils reflètent toute la diversité de la biologie humaine.
Dans notre recherche à Aix Marseille Université sur des modèles informatiques spécifiques aux patients des maladies cardiaques inflammatoires (MYOCAR3 financé par Civis Alliance)nous commençons à voir comment les différences dans les réponses immunitaires entre les femmes et les hommes pourraient influencer la façon dont ces maladies se développent et comment elles pourraient apparaître dans les futurs modèles numériques.
La promesse des jumeaux numériques en médecine cardiaque
Les jumeaux numériques suscitent une attention croissante dans toute l’Europe en tant que moyen de faire progresser la médecine de précision.
Au lieu de traiter les patients sur la base des réponses moyennes observées dans de grandes populations, les chercheurs espèrent créer des modèles personnalisés qui capturent les caractéristiques biologiques uniques de chaque individu. Plusieurs initiatives européennes explorent cette approche.
Le Initiative européenne de jumeaux humains virtuelssoutenu par la Commission européenne, vise à accélérer le développement des technologies de jumeaux numériques pour les soins de santé. D'autres projets, comme SimCardioTestse concentrent sur la création de modèles cardiovasculaires spécifiques aux patients afin d'améliorer le diagnostic et la planification du traitement.
Ces efforts rassemblent des ingénieurs, des cliniciens et des data scientists pour mieux comprendre les maladies cardiaques complexes. Mais le succès de ces modèles dépend fortement d’un facteur crucial : la qualité et la représentativité des données utilisées pour les construire.
Quand les données médicales ne représentent pas tout le monde
Au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont de plus en plus reconnu que la recherche biomédicale a parfois considéré la biologie masculine comme la valeur par défaut.
Une analyse largement citée publiée dans Nature a rapporté que animaux mâles historiquement, ils étaient environ cinq fois plus nombreux que les femmes dans de nombreuses études précliniques.
Dans médecine cardiovasculairece déséquilibre est important.
Les maladies cardiaques restent la principale cause de décès dans le monderesponsable de près de 18 millions de décès chaque année, selon l'Organisation mondiale de la santé.
Encore les maladies cardiaques ne touchent pas exactement les femmes et les hommes de la même manière. Les symptômes, les mécanismes de la maladie et les réponses au traitement peuvent différer.
Les cardiopathies inflammatoires en fournissent un exemple frappant. Myocarditeune inflammation du muscle cardiaque, peut survenir après une infection virale et, dans de rares cas, après une vaccination.
Les estimations mondiales suggèrent que la myocardite touche environ 1,8 million de personnes chaque année et survient deux à quatre fois plus fréquemment chez les hommes que chez les femmes, en particulier chez les jeunes adultes.
Des recherches publiées dans des revues telles que Circulation suggèrent que ces différences pourraient être liées à des variations dans les réponses immunitaires, aux influences hormonales et à la biologie des tissus cardiaques.
Pour les scientifiques qui développent des modèles cardiaques numériques, cela soulève une question importante : si les ensembles de données ne capturent pas pleinement ces différences biologiques, les jumeaux numériques peuvent-ils reproduire avec précision le comportement de la maladie chez différents patients ?
Des différences sexuelles à une médecine sensible au genre
Ces préoccupations s’inscrivent dans le cadre d’une évolution plus large de la recherche biomédicale vers ce que l’on appelle une médecine sensible au sexe et au genre.
Ce domaine émergent reconnaît que le sexe biologique et les facteurs de genre socioculturels influencent la santé, la progression de la maladie et les réponses au traitement.
Les chercheurs s’efforcent de plus en plus d’intégrer ces dimensions dans la recherche médicale, la pratique clinique et l’enseignement des soins de santé.
Par exemple, le Centre cardiaque de l'hôpital universitaire de Zurich a développé des consultations dédiées à la cardiologie sensible au genre. Les chercheurs analysent des ensembles de données internationaux, identifier des tendances au sein de grandes cohortes de patients et générer de nouvelles données cliniques pour mieux comprendre comment le sexe et le genre influencent les maladies cardiovasculaires.
Dans le même temps, les collaborations scientifiques européennes s’efforcent de renforcer la manière dont les différences entre les sexes sont prises en compte dans la recherche.
Le Initiative européenne Action COST EU-SABV est le premier effort européen visant à améliorer la façon dont « le sexe en tant que variable biologique » est intégré dans la recherche biomédicale, contribuant ainsi à garantir que les études produisent des résultats à la fois rigoureux et pertinents pour diverses populations de patients.
Ensemble, ces efforts visent à générer de meilleurs ensembles de données, fondement essentiel d'une technologies de santé numérique.
Construire une meilleure médecine numérique
Les jumeaux numériques représentent l’une des frontières les plus passionnantes de la médecine cardiovasculaire. À l’avenir, ces modèles pourraient permettre aux médecins de simuler la progression de la maladie, de tester virtuellement des thérapies et d’adapter les traitements à chaque patient.
Mais la promesse de la médecine numérique dépend en fin de compte des données qui façonnent ces modèles.
Si ces données ne reflètent pas les différences biologiques entre les femmes et les hommes, même les algorithmes les plus avancés risquent de passer à côté d’une partie du tableau.
Il sera donc essentiel de garantir que les jumeaux numériques reflètent toute la diversité de la biologie humaine. C'est seulement alors que ces technologies pourront tenir leur promesse d'une médecine véritablement personnalisée, non pas pour un patient « moyen », mais pour chaque patient.
Sumesh Sasidharan
Sumesh Sasidharan est ingénieur biomédical et chercheur principal à Aix-Marseille UniversitéFaculté de médecine de et un lauréat CIVIS3i, financé par l'Union européenne. Il a été classé parmi les meilleurs candidats sélectionnés au monde et est le premier chercheur indien à recevoir cette prestigieuse bourse. Ses recherches portent sur le développement de modèles informatiques spécifiques aux patients et de cadres de jumeaux numériques pour les maladies cardiaques inflammatoires, avec un accent particulier sur la myocardite aiguë et la cardiotoxicité à médiation immunitaire.
