L'hépatite B est une vie

Chercheur scientifique, Université nationale australienne

professeur agrégé

Brett A. Lidbury reçoit un financement du Quality Use of Pathology Program (QUPP) - Commonwealth Department of Health. Il est titulaire d'une bourse de recherche de la faculté des sciences du Collège royal des pathologistes d'Australasie (RCPA) et collabore avec le programme d'assurance qualité du RCPA (RCPAQAP).

Busayo I. Ajuwon ne travaille pas pour, ne consulte pas, ne détient pas d'actions ou ne reçoit de financement d'aucune entreprise ou organisation qui bénéficierait de cet article, et n'a divulgué aucune affiliation pertinente au-delà de sa nomination académique.

L'Université nationale australienne fournit un financement en tant que membre de The Conversation AU.

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Plus de 296 millions de personnes dans le monde vivent avec l'hépatite B, une infection du foie potentiellement mortelle causée par le virus de l'hépatite B (VHB). La plupart ne savent pas qu'ils sont infectés et ne reçoivent donc pas de soins médicaux. Les soins cliniques améliorent les résultats du patient et peuvent l'empêcher d'infecter les autres.

La détection précoce des patients infectés par le VHB pourrait donc améliorer le pronostic des patients et stopper la transmission au sein des populations.

Le test recommandé pour le VHB est un dosage immunoenzymatique. Il détecte l'antigène de surface de l'hépatite B – une substance qui est un signe de la présence du virus dans le corps de la personne.

Mais ces tests chimiques sont très coûteux et nécessitent des installations dédiées. Ils sont généralement hors de portée des personnes vivant dans des milieux à faibles ressources, où les laboratoires sont peu nombreux et isolés. Les cliniciens dans ces contextes travaillent avec des ressources limitées contre un tueur silencieux qui peut ne pas montrer de symptômes évidents pendant des décennies jusqu'à ce que le foie soit gravement endommagé.

Une partie de la solution aux défis de santé publique comme celui-ci peut résider dans l'apprentissage automatique. Cela fait référence à la capacité des ordinateurs à donner un sens à de grandes quantités d'informations - et à s'appuyer sur leurs propres "connaissances".

Nous faisons partie d'un groupe de chercheurs de l'Université nationale australienne qui étudient l'apprentissage automatique et les maladies infectieuses. Nos recherches antérieures ont révélé que la prévalence du VHB au Nigeria était élevée (9,5 %, où tout ce qui dépasse 8 % est considéré comme élevé). Et les niveaux d'infection variaient considérablement d'une zone géopolitique à l'autre.

Lire la suite : Hépatite B au Nigeria : de nouvelles données pour éclairer la prévention et les soins

L'accès à des tests abordables était un problème dans le pays. Nous avons donc développé un outil pour aider les cliniciens à détecter plus tôt les infections à l'hépatite B.

En utilisant les données des patients nigérians, nous avons développé un algorithme qui apprend à partir des données des patients, identifie les modèles et prend des décisions intelligentes pour fournir des alertes et détecter le statut d'infection par le VHB d'un patient. L'objectif est d'améliorer la prise de décision clinique et d'améliorer les résultats pour les patients. Permettre des soins plus précoces devrait donner à des millions de personnes une meilleure qualité de vie et aider à réduire la prévalence du VHB.

Pour construire cet outil, nous avons travaillé en étroite collaboration avec des collègues de l'Institut nigérian de recherche médicale. Ils ont donné accès aux données de 916 patients anonymes, d'une manière éthiquement approuvée. L'institut est le premier institut de recherche médicale du Nigeria et il héberge une clinique dédiée à l'hépatite B.

Nous avons utilisé les résultats de tests sanguins normaux qui mesurent les globules rouges et blancs, les sels, les enzymes et d'autres produits chimiques sanguins, ainsi que les résultats de tests pour l'hépatite B. Les tests sanguins de routine peuvent être très utiles pour faciliter un diagnostic précoce si les interactions subtiles entre les mesures peut être repéré. Les schémas d'interactions peuvent être un signe de maladie. Mais il est facile de les manquer.

À l'aide des données, nous avons formé un algorithme pour identifier les marqueurs pathologiques qui prédisent l'état d'infection par le VHB d'un patient. L'une des raisons pour lesquelles l'apprentissage automatique est si puissant est qu'il n'est pas nécessaire que les humains indiquent à l'ordinateur les fonctionnalités à identifier. Notre algorithme passe au crible les données pour trouver des schémas communs aux patients infectés par le VHB, puis fait correspondre ces schémas chez des personnes qu'il n'a jamais vues auparavant.

Une fois validé, l'algorithme peut être intégré au flux de travail clinique de routine dans un environnement clinique réel, en tant que système intelligent d'aide à la décision. Cela aidera à détecter les infections par le VHB plus tôt, sans avoir recours à des immunodosages coûteux.

Pour les 916 personnes de notre étude, notre algorithme pourrait effectuer de manière fiable un appel intelligent pour prédire avec précision les personnes infectées par le VHB. Son seuil de discrimination était de 90 %, ce qui indique que l'algorithme était très précis.

Nous avons ensuite traduit cela en une application conviviale et accessible sur le Web à utiliser dans d'autres études. L'outil d'aide à la décision, Hep B LiveTest, a été conçu comme un prototype.

L'outil a révélé qu'une combinaison de deux enzymes, l'âge du patient et le nombre de globules blancs était le meilleur prédicteur de l'infection par le VHB. Les deux enzymes sont l'aspartate aminotransférase et l'alanine aminotransférase. Lorsque les niveaux de ceux-ci dans le sang sont élevés, cela peut indiquer des dommages potentiels au foie. L'albumine sérique, un marqueur de la fonction hépatique, a également été identifiée comme un marqueur prédictif important de l'infection.

Une étude sur des patients chinois a montré des tendances similaires à celles suggérées par notre algorithme. L'alanine aminotransférase et l'albumine sérique étaient les prédicteurs les plus importants.

Il est important de reconnaître les limites de l'apprentissage automatique. Avant qu'un outil comme celui-ci ne soit utilisé dans la pratique clinique de routine, il doit être validé à l'aide de diverses données.

Notre outil d'apprentissage automatique a été formé avec des données du Nigeria, de sorte que ses performances peuvent être limitées à ce paramètre. Nous sommes en train de former notre algorithme avec plus de données provenant d'autres sources et de valider sa robustesse dans d'autres contextes. Cela indiquera dans quelle mesure notre algorithme est largement applicable et dans quelle mesure il pourrait fonctionner dans d'autres populations - en particulier dans les contextes à faible prévalence d'infections par l'hépatite B.

Bien que notre outil d'apprentissage automatique ne soit qu'un premier test, les résultats sont très encourageants. Une personne meurt d'une hépatite virale B toutes les 30 secondes. Nous espérons mettre bientôt notre système en marche dans la lutte urgente contre cette maladie évitable par la vaccination.

Nous pensons que l'apprentissage automatique a un rôle à jouer dans l'amélioration des objectifs de l'Organisation mondiale de la santé d'éliminer l'hépatite virale en tant que problème de santé publique d'ici 2030.