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Des chercheurs identifient deux formes distinctes possibles de la sclérose en plaques

Actualité > Recherche > Maladie
Par Germain Montor,  publié le 9 janvier 2026 à 18h00.
Innovation en recherche de laboratoire

Image d'illustration. Innovation en recherche de laboratoireADN

Des chercheurs ont identifié l’existence possible de deux sous-types différents de la sclérose en plaques, une avancée qui pourrait ouvrir la voie à des traitements plus ciblés pour cette maladie neurologique complexe et souvent imprévisible.

Tl;dr

  • L’IA révèle deux sous-types distincts de la sclérose en plaques.
  • Combinaison d’analyses sanguines et d’IRM pour les différencier.
  • Des soins plus ciblés pourraient devenir possibles à terme.

Vers une nouvelle classification de la sclérose en plaques

Jusqu’ici, la prise en charge de la sclérose en plaques (SEP) reposait essentiellement sur l’observation des symptômes et du rythme d’évolution. Cependant, une équipe menée par des chercheurs de l’University College London (UCL) propose un bouleversement : leurs travaux suggèrent l’existence de deux sous-types biologiques bien distincts. Si ce constat venait à être confirmé, il pourrait transformer durablement la manière dont les patients sont suivis et traités.

L’intelligence artificielle s’invite dans le diagnostic

Pour aboutir à cette découverte, les scientifiques se sont appuyés sur les données issues de deux essais cliniques totalisant 634 patients. Une approche originale a été adoptée : ils ont utilisé des modèles d’intelligence artificielle, entraînés à reconnaître des schémas invisibles à l’œil nu, en croisant les résultats d’analyses sanguines et les images issues d’IRM cérébrale. L’objectif ? Déceler des profils biologiques différents là où, jusqu’à présent, seuls les symptômes guidaient le diagnostic.

Les analyses sanguines ciblaient le taux de sNfL, une protéine révélatrice des atteintes du système nerveux. Quant aux IRM, elles permettaient d’observer les lésions caractéristiques provoquées lorsque le système immunitaire attaque la gaine protectrice des neurones.

Deux profils distincts identifiés grâce au croisement des données

En confrontant ces informations, l’algorithme a permis de distinguer :

  • Le sous-type « early-sNfL » : taux élevé de sNfL dès le début et atteinte rapide du corps calleux. Ces patients semblent développer des lésions cérébrales plus agressivement.
  • Le sous-type « late-sNfL » : progression plus lente, premiers signes observés dans le cortex limbique et la substance grise profonde, élévation tardive du sNfL dans le sang.

D’après Arman Eshaghi, chercheur principal à l’UCL, croiser un marqueur biologique accessible avec l’imagerie permet enfin de mettre en lumière « deux schémas biologiques nets pour la SEP ». Un outil qui aidera potentiellement les praticiens à ajuster la surveillance ou proposer un traitement précoce plus ciblé.

Quelles perspectives pour les patients ?

Bien que ces résultats restent à valider sur une plus grande échelle, ils ouvrent la voie à une médecine personnalisée dans la prise en charge de la sclérose en plaques. Les chercheurs insistent : associer dosage du sNfL et IRM va au-delà du simple cliché anatomique et pourrait affiner considérablement le suivi clinique. Publiée dans la revue scientifique Brain, cette étude trace ainsi une piste prometteuse vers des traitements mieux adaptés aux mécanismes réels de la maladie.

Le Récap
  • Tl;dr
  • Vers une nouvelle classification de la sclérose en plaques
  • L’intelligence artificielle s’invite dans le diagnostic
  • Deux profils distincts identifiés grâce au croisement des données
  • Quelles perspectives pour les patients ?
En savoir plus
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