IA navarra : la clé du succès contre l’obésité !

L’**obésité** est liée à de nombreuses maladies, telles que le diabète de type 2, les maladies cardiovasculaires, les troubles du sommeil et les problèmes musculo-squelettiques. Cette condition chronique représente non seulement un véritable casse-tête pour les patients, mais également pour le système de santé espagnol. Selon les données de l’**Observatoire de la Fédération Mondiale de l’Obésité**, les dépenses de santé annuelles consacrées au traitement des effets de l’obésité s’élevaient en 2019 à 28,080 milliards d’euros, ce qui a un impact sur le **produit intérieur brut (PIB)** de 2,09 %. Ce coût pourrait atteindre 37,340 milliards en 2030, soit 2,34 % du PIB national.

Diverses études estiment que la prévalence de l’obésité dans le pays est de 23 %. Cependant, certains groupes de recherche, tels que le **Laboratoire de Recherche Métabolique de l’Université de Navarre**, soutiennent que ces chiffres sont « sous-estimés ». « Bon nombre de ces études se concentrent principalement sur l’indice de masse corporelle (IMC), qui n’est pas un bon indicateur du surplus de graisse. Nous avons mené des études dans lesquelles, en évaluant la graisse réelle d’un patient, les chiffres étaient même plus élevés », souligne le Dr **Javier Gómez-Ambrosi**, chercheur au sein de cet établissement éducatif.

Fort de ses connaissances et de son expertise, son équipe a pris contact il y a trois ans avec **Navarrabiomed** pour lancer le projet collaboratif **Mepertrobe**. Cette initiative, coordonnée par **ADItech** et financée par le **Gouvernement de Navarre** dans le cadre d’un appel à projets pour les centres technologiques et les organismes de recherche, vise à redynamiser les traitements destinés aux patients en promouvant des changements dans leur mode de vie.

« Manger plus sainement ou faire de l’exercice est toujours le premier pas avant de se tourner vers des médicaments ou des interventions chirurgicales. Toutefois, cela a un taux d’échec élevé, atteignant entre 80 et 90 % des cas. Il est important de noter qu’il ne s’agit pas d’un manque de volonté, mais que ces personnes sont conditionnées au niveau biologique. Il est donc nécessaire d’identifier quelles caractéristiques facilitent leur amélioration et lesquelles l’entravent », précise **Amelia Marí**, médecin spécialisée en endocrinologie et nutrition, qui soutient les travaux de Navarrabiomed.

Javier Gómez-Ambrosi et Amelia Marí ont collaboré avec six autres professionnels dans le cadre du projet Mepertrobe.

Face à cette situation, les deux centres de recherche ont envisagé une double approche. D’une part, ils ont cherché à approfondir les différents facteurs pouvant provoquer l’échec du traitement grâce à une étude de terrain. D’autre part, ils ont également escompté traduire ces connaissances en un outil permettant, via l’**Intelligence Artificielle (IA)**, à tout spécialiste de prédire le succès d’un traitement en fonction des paramètres du patient.

« EN VIE RÉELLE »

Pour commencer, des spécialistes en endocrinologie et en nutrition du **Centre Hospitalier Universitaire de Navarre** (HUN) ont contribué au projet en recrutant des patients. Ce groupe, composé de Marí, de la Dr **Sonsoles Botella** et de l’infirmière **Maite Yeregui**, a réussi à motiver 90 personnes à participer à l’étude, visant à observer « en vie réelle » l’évolution de chaque participant avec un suivi médical. Ce travail a été effectué par le **Groupe de Pathogénèse Microbienne de Navarrabiomed**, constitué des chercheurs **Iñigo Lasa** et **Gabriel Mendívil**, ainsi que de l’équipe de la Clinique Université de Navarre, incluant Gómez-Ambrosi et la Dr **Victoria Catalán**.

« Dans un premier temps, nous avons collecté des données de base sur l’état du patient, ses paramètres physiologiques ou des analyses sanguines, ainsi que des informations plus précises sur les études de l’architecture du sommeil, de séquençage de l’ARN ou de métagénomique. Nous cherchions à avoir toutes sortes d’informations tirées du quotidien des participants, liées à leur composition corporelle et à leurs risques cardiovasculaires. Nous espérions ainsi évaluer leur évolution après avoir appliqué des traitements basés sur le régime et des modifications du mode de vie », souligne Gómez-Ambrosi.

L’initiative a assuré le suivi de 90 patients pendant quatre mois par le biais de plusieurs études.

De cette manière, l’équipe de Mepertrobe a cherché à caractériser les patients qui, après deux mois de régime « intensif », n’ont pas perdu de poids, tout en identifiant ceux qui ont réussi. Dans ce dernier groupe, il était aussi essentiel de déterminer après deux mois supplémentaires quels types d’individus parvenaient à maintenir leur poids avec un régime de maintien, et lesquels le reprenaient. « Mais nous avons également découvert un profil qui n’était pas prévu. Certaines personnes arrivent à perdre du poids après avoir suivi un régime constant pendant quatre mois », précise Marí.

UN MODÈLE PRÉDICTIF

Dans une deuxième phase, Mepertrobe visait à traduire les données analysées en un algorithme capable de prédire la probabilité de réussite d’un traitement en fonction des caractéristiques les plus basiques d’un patient. Ce volet du projet a été pris en charge par une équipe de l’Université de Navarre, composée de **Rocío Marugán** et **Idoia Ochoa**, chercheuses en **Big Data**.

« Concrètement, nous sommes en train de développer un outil en ligne ouvert à tous qui aidera endocrinologues, nutritionnistes, infirmiers et patients eux-mêmes. Nous souhaitons déterminer, par exemple, quels changements ils doivent opérer dans leur vie ou quel type de régime est le plus adapté », se réjouit Marí.