Contexte de l’étude
Biograph a mené une étude américaine sur des adultes asymptomatiques considérés à faible risque cardiovasculaire. L’objectif était de vérifier si l’intelligence artificielle appliquée à la tomodensitométrie coronarienne (CCTA) pouvait révéler une inflammation périvasculaire non détectée par les biomarqueurs sanguins classiques.
Méthodologie et IA
Les participants ont bénéficié d’une CCTA haute résolution combinée à un profil cardiométabolique complet. Les images ont été analysées par la technologie CaRi-Heart® de Caristo Diagnostics, autorisée par la FDA via la procédure De Novo, qui calcule un score d’inflammation à partir des variations d’atténuation du tissu adipeux périvasculaire. Un second algorithme, CaRi‑Plaque®, a quantifié la charge plaqueuse et le degré de sténose, offrant ainsi un double repère anatomique et inflammatoire.
Résultats quantitatifs
Sur l’ensemble de la cohorte, 42,9 % des sujets présentaient une inflammation coronaire élevée, dont 17,9 % avec un niveau très élevé dans au moins une artère principale. Parmi les participants sans plaque détectable, 47 % affichaient néanmoins une inflammation périvasculaire accrue. Aucun des marqueurs sanguins habituels – ApoB, non‑HDL‑C, HbA1c, hs‑CRP – ni le calculateur de risque AHA PREVENT‑ASCVD n’a montré de corrélation avec ces scores d’inflammation.
Analyse des implications et limites
Ces données suggèrent que l’IA peut identifier une phase pré‑plaque, potentiellement exploitable pour des interventions préventives. Cependant, l’étude reste transversale ; la valeur pronostique du score CaRi‑Heart® sur la survenue d’événements cardiaques n’est pas encore démontrée. La dépendance à la qualité de la CCTA, le risque de faux positifs et l’absence de suivi longitudinal constituent des limites majeures. Une validation clinique à long terme sera nécessaire avant d’intégrer ce paramètre dans les algorithmes de décision thérapeutique.
