La fibrillation atriale (FA) est le plus fréquent des troubles du rythme cardiaque. Son incidence et sa prévalence sont en rapide croissance, principalement en rapport avec le vieillissement de la population. On peut estimer qu’en France environ 750 000 personnes sont victimes de fibrillation atriale. Cette importance entraîne un coût des soins élevé que l’on peut estimer à environ 2,5 milliards d’euros par an.

Le projet MAESTRIA (Machine Learning and Artificial Intelligence for Early Detection of Stroke and Atrial Fibrillation) est un consortium de 18 partenaires d’Europe, des Etats-Unis et du Canada répondant à un appel à projet H2020 sur le diagnostic numérique.

Qu’est-ce qu’un appel à projet H2020 ?

Horizon 2020 (2014-2020) est un programme de financement de la recherche et de l’innovation de l’Union européenne. Ce programme vise à soutenir des projets de recherche résolument interdisciplinaires, susceptibles de répondre aux grands défis économiques et sociaux. Il a été succédé par Horizon Europe (2021-2027).

Quels enjeux pour le projet MAESTRIA ?

La fibrillation auriculaire, trouble du rythme cardiaque, est la plus fréquente des arythmies cardiaques et la première cause cardiaque d’accidents vasculaires cérébraux (AVC). Fréquemment associée à l’insuffisance cardiaque, à l’hypertension artérielle mais aussi à l’obésité et au diabète, la FA touche environ 1 % de la population générale et jusqu’à 8 % des personnes de plus de 80 ans.

Toute l’expertise de l’IHU ICAN au service de MAESTRIA

D’une durée de 5 ans, ce projet sollicite plusieurs expertises au sein de l’IHU-ICAN :

• Notre Service des Opérations Scientifiques (SOS) pour le montage et le suivi du projet
• Notre pôle juridique (PJV) pour les aspects réglementaires et éthiques
• Le plateau clinique et la plateforme Omics de l’IHU-ICAN pour définir la signature électrophysiologique de la maladie
• Le Centre de Ressource Biologique (CRB) pour la bonne conservation des données biologiques de l’étude
• La plateforme d’imagerie ICAN Imaging pour l’interprétation des données d’imagerie et d’ECG et l’identification des algorithmes les plus adaptés à intégrer dans le démonstrateur MAESTRIA

L’importance des données

En associant des données d’imagerie aux données physiologiques (omics, cliniques…) des patients, cette plateforme sera capable d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, afin d’obtenir une précision de diagnostic améliorée et augmentera l’efficacité et l’efficience des traitements en permettant une meilleure prévention des complications de la cardiomyopathie auriculaire, tels que la fibrillation auriculaire et les accidents vasculaires cérébraux.