Analyse des données d'essais cliniques grâce à crowdsourcing pour prédire la progression de la sclérose latérale amyotrophique

Résumé

La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est une maladie neurodégénérative mortelle avec une hétérogénéité importante dans sa présentation clinique. Cela rend difficile le diagnostic et un traitement efficace, donc meilleurs outils pour évaluer la progression de la maladie sont nécessaires. Nous rapportons ici les résultats du défi DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life. Dans cette compétition de crowdsourcing, les concurrents ont mis au point des algorithmes de prédiction de la progression de la maladie de 1822 patients dans des essais cliniques normalisés et anonymisés phase 2/3. Les deux meilleurs algorithmes ont surclassé une méthode conçue par les organisateurs du défi, mais aussi les prédictions des cliniciens SLA. Nous estimons qu'en utilisant les deux algorithmes gagnantes dans les designs des études futures réduiraient le nombre de patients requis d’au moins 20 %. Le défi DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life a aussi identifié plusieurs des prédicteurs potentiels non standard de la progression de la maladie dont l'acide urique, créatinine et étonnamment, la tension artérielle, pour éclairer la pathobiologie de SLA. Cette analyse révèle le potentiel d'une compétition crowdsourcing qui utilise les données d'essais cliniques pour le développement et l'accélération des recherches en SLA.

Vertaling: Ligue SLA: Anne

Bron: BioPortfolio