Arythmie : prédire le risque de « torsade de pointes » par l’IA

La « torsade de pointes » peut survenir suite à la prise de certains médicaments. Cet évènement cardiaque, qui peut entraîner une mort subite, pourrait bénéficier d’une stratégie de prévention basée sur une intelligence artificielle. C’est le pari d’une équipe parisienne.

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« La torsade de pointes est un événement cardiaque plus ou moins fugace pouvant conduire à un arrêt cardio-circulatoire, puis à une mort subite si elle n’est pas prise en charge rapidement », définit l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD). Elle peut être héréditaire ou déclenchée par la prise d’un médicament. C’est le cas de certains anti-arythmiques, des antipaludiques ou encore de certains types d’antidépresseurs et d’antibiotiques.

Asymptomatique chez environ 50% des patients, on la diagnostique grâce à sa forme particulière (des lignes torsadées et en pointes) sur les électrocardiogrammes. En réalité, cette anomalie cardiaque correspond à « un allongement de l’intervalle QT (qui désigne le laps de temps qui sépare les ondes Q et T sur le tracé d’un électrocardiogramme) », précise l’Institut.

La stratégie actuelle pour la repérer consiste donc à mesurer la durée de l’intervalle QT sur l’électrocardiogramme. Mais « cette méthode reste insuffisante et peu efficace, notamment pour la plupart des médecins qui prescrivent ces médicaments sans avoir un accès immédiat à une consultation d’expert en cardiologie et sont dans l’incapacité de quantifier correctement le risque de torsade de pointes chez leurs patients », poursuit l’IRD.

Changer d’approche

C’est pourquoi une équipe de l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière AP-HP, de l’IRD, de Sorbonne Université et de l’Inserm ont mis au point une méthode originale, appelée DeepECG4U, qui repose sur le « deep learning » ou l’apprentissage profond, une approche de l’intelligence artificielle. « Les chercheurs ont donc utilisé les algorithmes pour (…) détecter certaines anomalies complexes sur l’électrocardiogramme de patients, liées à la prise de sotalol, un médicament, utilisé en prévention des récidives de certaines tachycardies », expliquent les auteurs de l’étude menée auprès d’environ 1 000 individus sains.

Les résultats révèlent une meilleure efficacité de cette approche. « Ces résultats soulignent le potentiel encourageant des approches totalement automatiques fondées sur l’intelligence artificielle qui, couplées à des capteurs portables du signal ECG, pourraient améliorer (…), prévenir les morts subites associées à la prise de médicaments couramment prescrits », conclut Joe-Elie Salem, maître de conférences en pharmacologie à l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière AP-HP/Sorbonne Université/Inserm, et co-auteur de l’étude.

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  Source : IRD, septembre 2021

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  Ecrit par : Dominique Salomon - Edité par : Emmanuel Ducreuzet