Un modèle de réseau Bayésien dynamique pour la simulation de la progression de la maladie chez les patients atteints de la Sclérose Latérale Amyotrophique
28-09-2017
Résumé
Contexte. La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est une maladie neurodégénérative évolutive affectant principalement les motoneurones supérieurs et inférieurs du cerveau et de la moelle épinière. L'hétérogénéité au cours de la progression clinique de la SLA et, finalement, de la survie, associée à la rareté de cette maladie, rendent la prédiction des résultats de la maladie au niveau de chaque patient très difficile. En outre, la stratification des patients SLA est connue depuis des années comme une question fort importante pour la pratique clinique, la recherche et le développement de médicaments.
Méthodes. Dans ce travail, nous présentons un modèle du réseau Bayésien dynamique (Dynamic Bayesian Network (DBN)) de progression SLA pour détecter les relations probabilistes entre les variables incluses dans la base de données des essais cliniques de la SLA (Pooled Resource Open-Access ALS Clinical Trials Database (PRO-ACT)), qui fournit des dossiers de plus de 10.700 patients provenant d’essais cliniques et comprenant plus de 2.869.973 mesures de données recueillies longitudinalement.
Résultats. Notre modèle démêle de nouvelles dépendances entre les variables cliniques en relation avec la progression de la SLA, telles que l'influence du nombre de basophiles et de la créatine kinase sur l'état clinique des patients et l'état fonctionnel respiratoire, respectivement. En outre, il a fourni une indication de l'évolution temporelle de la SLA, en termes des trajectoires de maladie les plus probables dans le temps au niveau de la population de patients d’un côté et du patient individuel de l’autre côté.
Conclusions. Les facteurs de risque identifiés par notre modèle DBN pourraient permettre une stratification des patients basée sur la vitesse de progression de la maladie et une analyse de sensibilité de ce dernier en réponse aux changements des variables d'entrée, c'est-à-dire les variables mesurées lors du diagnostic.
Traduction : Ligue SLA : Walter
Source : PeerJ
