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Un modèle mathématique prédit l’efficacité des traitements médicamenteux pour les crises cardiaques

Écrit par abadmin

Les chercheurs ont utilisé des souris pour développer un modèle mathématique d’infarctus du myocarde, communément appelé crise cardiaque.

Un cardiogramme.

Crédit image : HappyEnd via Pixabaylicence gratuite

Le nouveau modèle prédit plusieurs nouvelles combinaisons de médicaments utiles qui pourraient un jour aider à traiter les crises cardiaques, selon des chercheurs de l’Ohio State University.

Généralement causés par des blocages dans les artères coronaires – ou les vaisseaux qui irriguent le cœur – ces événements cardiovasculaires sont vécus par plus de 800 000 Américains chaque année, et environ 30% finissent par mourir. Mais même pour ceux qui survivent, les dommages que ces attaques infligent aux muscles cardiaques sont permanents et peuvent entraîner une inflammation dangereuse dans les zones cardiaques touchées.

Le traitement pour rétablir le flux sanguin vers ces passages bloqués du cœur comprend souvent une intervention chirurgicale et des médicaments, ou ce qu’on appelle une thérapie de reperfusion. Nicolas Moise, auteur principal de l’étude et chercheur postdoctoral en génie biomédical à Ohio State, a déclaré que l’étude utilise des algorithmes mathématiques pour évaluer l’efficacité des médicaments utilisés pour lutter contre l’inflammation potentiellement mortelle que de nombreux patients subissent à la suite d’une attaque.

« La biologie et la médecine commencent à devenir plus mathématiques », a déclaré Moise. « Il y a tellement de données que vous devez commencer à les intégrer dans une sorte de cadre. » Alors que Moise a travaillé sur d’autres modèles mathématiques de cœurs d’animaux, il a déclaré que le cadre détaillé dans le document actuel est le schéma le plus détaillé des infarctus du myocarde chez la souris jamais réalisé.

La recherche est publiée dans le Journal de biologie théorique.

Représenté par une série d’équations différentielles, le modèle créé par l’équipe de Moise a été réalisé à partir de données d’études antérieures sur des animaux. En médecine, les équations différentielles sont souvent utilisées pour surveiller la croissance des maladies sous forme de graphique.

Mais cette étude a choisi de modéliser la façon dont certaines cellules immunitaires comme les myocytes, les neutrophiles et les macrophages – des cellules indispensables pour combattre l’infection et la nécrose (lésion toxique du cœur) – réagissent à quatre médicaments immunomodulateurs différents sur un mois. Ces médicaments sont conçus pour supprimer le système immunitaire afin qu’il ne cause pas autant d’inflammation dommageable dans les parties du cœur qui ont été endommagées.

Cette recherche s’est concentrée sur l’efficacité des médicaments une heure après le traitement des souris.

Leurs découvertes ont montré que certaines combinaisons de ces inhibiteurs de médicaments étaient plus efficaces que d’autres pour réduire l’inflammation. « En médecine, les mathématiques et les équations peuvent décrire ces systèmes », a déclaré Moise. « Il suffit d’observer, et vous trouverez des règles et une histoire cohérente entre elles.

« Avec les thérapies que nous étudions dans notre modèle, nous pouvons améliorer les résultats des patients, même avec les meilleurs soins médicaux disponibles », a-t-il déclaré.

Selon leur état de santé préalable, une personne peut mettre de six à huit mois à guérir d’une crise cardiaque. La qualité des soins que les patients reçoivent au cours de ces premières semaines pourrait donner le ton de la durée de leur chemin vers la guérison.

Parce que la simulation de Moise est purement théorique, elle ne conduira pas de sitôt à des thérapies améliorées. Des données plus précises sur la souris sont nécessaires avant que leur travail ne devienne un atout pour d’autres scientifiques, mais Moise a déclaré qu’il envisageait le modèle comme un outil potentiel dans la lutte contre les ravages des maladies cardiaques.

« Il faudra quelques années avant que nous puissions réellement intégrer ce type d’approche dans le travail clinique réel », a déclaré Moise. « Mais ce que nous faisons est le premier pas vers cela. »

La source: Université d’État de l’Ohio




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