IA détecte le rejet de greffe cardiaque sans biopsie
Une équipe de chercheurs de NYU Langone Health a développé un modèle d'intelligence artificielle capable de détecter les rejets de greffe cardiaque sans recourir systématiquement à la biopsie, actuellement la référence clinique. Publiée le 25 septembre dans la revue JHLT Open, cette étude propose de combiner les électrocardiogrammes et des biomarqueurs sanguins pour identifier plus précocement et avec plus de fiabilité une réponse immunitaire dangereuse contre l'organe transplanté. La biopsie endomyocardique, consistant à prélever un fragment de tissu cardiaque, reste le standard diagnostique. Elle est toutefois invasive, coûteuse et parfois exposée à des risques. Les biomarqueurs sanguins, qui mesurent l'activité génétique liée au rejet et la présence d'ADN du donneur, offrent une alternative non invasive mais génèrent fréquemment de faux positifs, conduisant à des biopsies inutiles. Pour pallier ces limites, les chercheurs ont entraîné un algorithme sur 5 300 électrocardiogrammes recueillis chez 2 357 adultes greffés entre 2018 et 2024, en les corrélant avec des biopsies réalisées dans le mois précédent. Lors d'une phase de validation sur un groupe de 38 patients, le modèle combinant électrocardiogramme et analyses sanguines a montré une supériorité nette. Il a correctement identifié 94 % des cas sans rejet, épargnant ainsi aux patients des procédures invasives alors que les seuls tests sanguins avaient induit 19 faux positifs. Selon le Dr Lior Jankelson, auteur principal de l'étude, l'analyse algorithmique des données cardiaques révèle des informations physiologiques riches, permettant un diagnostic plus rapide et un ajustement plus précis des traitements immunosuppresseurs. Cette approche marque la première utilisation d'un système d'IA intégrant simultanément signaux électriques du cœur et marqueurs biologiques, validée directement contre des résultats de biopsie. Le rejet cardiaque, fréquent après une transplantation, reste une complication sérieuse mais traitable lorsqu'il est détecté à un stade précoce. En réduisant la dépendance aux interventions invasives et en améliorant la précision du suivi, cette technologie pourrait améliorer la survie et la qualité de vie des greffés. Les chercheurs prévoient désormais de tester ce modèle dans plusieurs centres de transplantation afin de valider sa robustesse sur des populations plus diversifiées et de préparer éventuellement son intégration dans les pratiques cliniques courantes.
