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La sclérose en plaques (SEP) est une maladie neuroinflammatoire et neurodégénérative chronique qui demeure une des principales causes de handicap non traumatique chez les jeunes adultes. L'urgence de faire avancer la recherche sur la SEP n'a jamais été aussi grande, alors que l'incidence et la prévalence mondiales augmentent, et que les patients continuent de faire face à des retards dans le diagnostic, à une réponse incomplète aux thérapies, et à des options limitées pour la maladie progressive. Les progrès récents dans la définition des stades de la maladie, la compréhension des influences liées au sexe et au genre, et l'identification des facteurs de risque modifiables soulignent le besoin crucial de traduire rapidement les découvertes scientifiques en approches de médecine de précision. Bien que les thérapies approuvées par la FDA aient considérablement altéré le cours des formes récurrentes de SEP, les lacunes thérapeutiques dans la maladie progressive mettent en évidence un défi clinique pressant non satisfait. Les avancées en neuroimagerie, en biomarqueurs numériques et en surveillance centrée sur le patient convergent désormais avec la croissance rapide des outils basés sur l'intelligence artificielle (IA), créant une occasion sans précédent de raffiner la précision diagnostique, de prédire la progression et de personnaliser les interventions. L'intégration de ces technologies offre un potentiel transformateur pour aller au-delà de la surveillance conventionnelle vers des soins prédictifs et adaptatifs. Cette revue synthétise les connaissances actuelles sur la physiopathologie de la SEP, l'immunité et la thérapie, tout en soulignant la pertinence immédiate d'exploiter les innovations en IA et numériques pour relever les défis actuels et façonner l'avenir de la médecine de précision.
Pithakumar et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.