Les troubles du spectre de l’autisme sont diagnostiqués après l’âge de deux ans. Avec l’étude « AUT ANT », initiée par l’Université de Limoges et le CHU de Limoges, il est possible de détecter dès les premiers jours de vie des enfants pouvant être plus tard autistes en s’appuyant sur l’intelligence artificielle. Une avancée médicale majeure attendue par les familles
Et si l’intelligence artificielle permettait d’établir un pronostic d’autisme chez l’enfant le plus tôt possible. C’est l’enjeu de l’ étude qui a été menée, durant trois ans, par des médecins et chercheurs du CHU et de l’Université de Limoges, associés à des équipes de Marseille et Paris. Leur étude « AUT ANT » a été publiée, le 25 mars 2021, dans la revue Scientific reports sous le titre « Machine learning analysis of pregnancy data enables early identification of a subpopulation of newborns with ASD« .
Les scientifiques ont collecté et analysé les données de 64 enfants nés en 2012 et 2013 ayant reçu un diagnostic de troubles du spectre de l’autisme (TSA). Les mères avaient été suivies du début de la grossesse jusqu’à l’accouchement à l’hôpital mère-enfant de Limoges. Les enfants avaient été diagnostiqués par le Centre expert autisme, dont l’activité a été reprise par le Centre ressources autisme Limousin. Les chercheurs ont comparé ces données à celles de 180 naissances indemnes d’autisme.
250 paramètres de grossesse
Ces analyses prédictives prennent en compte 250 paramètres de grossesse comme, par exemple, l’âge de la mère, les antécédents familiaux des parents, les échographies, le taux de glycémie, les prises de médicaments, les conditions de l’accouchement…
Le Dr Eric Lemonnier, pédopsychiatre et chef de service médical au Centre de ressources de l’autisme assure : « Dans 95 % des cas nous pouvons prédire avec un faible risque d’erreur que l’enfant ne sera pas autiste plus tard. L’objectif initial n’était pas celui-là mais nous avons également repéré 40 % d’enfants à deux jours de vie, avec un faible risque de se tromper, grâce aux données de suivi de grossesse. C’est un repérage, pas un diagnostic, avec une valeur prédictive de 77 % ce qui est pas si mal. »
L’analyse de ces données a été effectuée par Hamed Rabiei, mathématicien, qui a mis en place des outils d’analyse basés sur l’intelligence artificielle, un programme de type machine learning qui apprend au fur et à mesure qu’elle est alimentée.
Une seconde étude élargie à plusieurs centaines d’enfants
Une nouvelle étude débutera début 2022 afin de confirmer voire d’améliorer les résultats en collaboration avec le Centre régional d’autisme de Tours et le CHU de Bordeaux, d’autres hôpitaux pouvant être partenaires.
L’idée est d’élargir l’échantillon pour nourrir la machine afin de repérer davantage d’enfants à risque d’autisme et les enfants indemnes de troubles. « Nous allons élargir à 600 enfants minimum sachant qu’il faut une population suffisamment importante pour valider les résultats, peut-être 2 000 ou 3 000 d’enfants. La machine analysera 90 % des enfants autistes tirés au sort et en gardera 10 % sur lesquels nous regarderons si elle fonctionne. »
L‘objectif de ce programme de recherche est de progresser dans la prise en charge plus précoce des troubles comportementaux de l’autisme et d’apporter une aide aux familles.
Corinne Mérigaud
