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ARRÊT du TABAC : L'IA et la pharmacogénétique pour trouver la solution

Actualité publiée il y a 1 année 2 mois 3 semaines
Nature Genetics
L'apprentissage automatique peut permettre d’identifier les médicaments qui pourraient aider, le plus efficacement les fumeurs à arrêter (Visuel Adobe Stock 217737875)

L'apprentissage automatique peut permettre d’identifier les médicaments qui pourraient aider, le plus efficacement, les fumeurs à arrêter. Cette démonstration d’une équipe d’ingénieurs et d’addictologues et de pharmacologues du Penn State College of Medicine et de l'Université du Minnesota, publiée dans la revue Nature Genetics, aboutit ainsi concrètement à l’identification de 8 médicaments qui pourraient être réutilisés ou repositionnés pour aider les fumeurs à arrêter.

 

C’est une équipe de plus de 70 chercheurs qui a permis l'analyse des données génétiques et du comportement tabagique de plus de 1,3 million de participants, cette analyse ayant permis l’identification de plus de 400 gènes liés aux comportements tabagiques, des voies biologiques impliquées et enfin des médicaments déjà approuvés pour cibler ces voies identifiées. Avec des conclusions en pratique clinique : des médicaments comme le dextrométhorphane, utilisé pour traiter la toux causée par le rhume et la grippe, pourraient être repositionner dans l’aide au sevrage tabagique.

 

Le tabagisme est un facteur majeur de risque de maladies cardiovasculaires, de cancer et de maladies respiratoires et est responsable de près de 8 millions de décès chaque année, dans le monde. Bien que le tabagisme est un comportement qui peut être évité, il a aussi ses fondements génétiques : cette analyse révèle que les personnes porteuses de certains gènes sont plus susceptibles de devenir dépendantes du tabac.

 

L’analyse des données génétiques de plus de 1,3 million de personnes à l’aide de techniques d’apprentissage automatique permettant étudier de très grands ensembles de données à la fois génétiques et comportementales, révèle :

  • plus de 400 gènes liés aux comportements tabagiques ;

  • parmi ces gènes, des gènes qui portent des instructions pour la production de récepteurs de la nicotine ou qui sont impliqués dans la signalisation de l'hormone dopamine, qui rend les gens se sentent détendus et heureux ;
  • parmi les gènes restants, l'équipe a dû déterminer le rôle joué par chacun, selon quelles voies biologiques puis déterminer quels médicaments déjà approuvés pourraient permettre de modifier ces voies existantes.
  • 8 médicaments sont finalement identifiés qui pourraient être réutilisés pour arrêter de fumer, comme le dextrométhorphane, utilisé pour traiter la toux, et la galantamine, utilisée dans le traitement de la maladie d'Alzheimer.

 

« Ces repositionnements possibles de médicaments, permis par ces méthodes d'apprentissage automatique, vont permettre de réduire des dépenses, du temps et des ressources de santé. Certains des médicaments identifiés sont déjà testés dans des essais cliniques pour leur capacité à aider les fumeurs à arrêter, mais nous identifions d'autres candidats possibles qui pourraient être explorés dans de futurs essais ».

 

Enfin, la recherche illustre à nouveau

l’intérêt de l’IA et des modèles d'apprentissage automatique pour la pharmacogénétique,

en pratique pour l’identification de voies biologiques en cause dans la maladie et des molécules pharmacologiques qui les ciblent.

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