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Santé bucco-dentaire

L’IA aide à prédire les résultats du traitement pour les patients porteurs d’implants dentaires malades

Amin Gasmi, PhD par Amin Gasmi, PhD
2 septembre 2021
Dr Amin Gasmi
Formation IINMS · Replay disponible
Praticien expert en obésité & santé métabolique
Dr Amin Gasmi · 94 h de formation clinique certifiante
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La péri-implantite, une condition dans laquelle les tissus et l’os autour des implants dentaires s’infectent, touche environ un quart des patients ayant des implants dentaires, et il n’existe actuellement aucun moyen fiable d’évaluer comment les patients réagiront au traitement de cette condition.

À cette fin, une équipe dirigée par la faculté de médecine dentaire de l’Université du Michigan a mis au point un algorithme d’apprentissage automatique, une forme d’intelligence artificielle, pour évaluer le risque de régénération d’un patient individuel après un traitement chirurgical de la péri-implantite.
L’algorithme s’appelle FARDEEP (Fast and Robust Deconvolution of Expression Profiles). Dans l’étude, les chercheurs ont utilisé FARDEEP pour analyser des échantillons de tissus provenant d’un groupe de patients atteints de péri-implantite qui recevaient un traitement de reconstruction. Ils ont quantifié l’abondance de bactéries nocives et de certaines cellules immunitaires combattant les infections dans chaque échantillon.
Les patients présentant un faible risque de maladie parodontale présentaient davantage de cellules immunitaires très aptes à lutter contre les infections bactériennes, a déclaré Yu Leo Lei, auteur principal et professeur adjoint d’odontologie.
L’équipe a été surprise de constater que les types de cellules associés à de meilleurs résultats pour les patients porteurs d’implants remettent en question les idées reçues, a déclaré Yu Leo Lei, qui travaille également au Rogel Cancer Center.
« On a beaucoup insisté sur les types de cellules immunitaires qui sont plus aptes à la cicatrisation et à la réparation des tissus », a-t-il déclaré. « Cependant, nous montrons ici que les types de cellules immunitaires qui sont au cœur du contrôle microbien sont fortement corrélés à des résultats cliniques supérieurs.
« La prise en charge chirurgicale peut réduire la charge bactérienne chez tous les patients, cependant, seuls les patients disposant de plus de sous-types de cellules immunitaires pour le contrôle bactérien peuvent supprimer la recolonisation des bactéries pathogènes et présenter de meilleurs résultats régénératifs. »
Les couronnes supportées par des implants dentaires offrent des remplacements de dents esthétiques, fonctionnels et naturels, et le marché devrait atteindre 6,8 milliards de dollars d’ici 2024. Les implants dentaires ont transformé les options de reconstruction, mais l’endémie émergente de péri-implantite a gravement compromis le succès à long terme de la dentisterie implantaire, ont déclaré les chercheurs.
La péri-implantite peut conduire à une perte osseuse progressive, à des saignements, à la formation de pus et, finalement, à la perte des implants dentaires et des couronnes ou prothèses associées qu’ils supportent. Le remplacement d’un nouvel implant dentaire sur le site précédemment endommagé est souvent difficile en raison de la mauvaise qualité de l’os et du retard de cicatrisation. L’entretien préventif des implants et la gestion à long terme de la péri-implantite font partie de la pratique de routine après la reconstruction des implants.
« La thérapie régénératrice pour la péri-implantite est coûteuse et les résultats du traitement sont imprévisibles », a déclaré le premier auteur Jeff Wang, professeur adjoint de clinique à l’Université de Montréal et chercheur principal de l’essai clinique sur le traitement régénérateur de la péri-implantite. « Il serait très utile que nous puissions utiliser ces informations pour déterminer le meilleur traitement, ou peut-être décider que l’option la plus raisonnable serait de remplacer un ancien implant par un nouveau, malgré le défi que représente la reconstruction de l’os. »
À l’avenir, il sera peut-être possible de prédire le risque de péri-implantite avant la pose d’un implant dentaire, a-t-il ajouté. D’autres essais cliniques sur l’homme sont nécessaires avant que FARDEEP ne soit prêt à être utilisé à grande échelle par les cliniciens.
« Toutefois, cette étude de preuve de concept offre une approche personnalisée pour identifier les types de patients qui répondent mieux aux thérapies régénératives », a déclaré le co-auteur William Giannobile, professeur de médecine buccale, d’infection et d’immunité, et doyen de la Harvard School of Dental Medicine. Auparavant, Giannobile travaillait à l’école de médecine dentaire de l’université du Michigan.
Source:
https://news.umich.edu/ai-helps-predict-treatment-outcomes-for-patients-with-diseased-dental-implants/

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