IN UTERO

Contexte

La catastrophe de la thalidomide des années 1960 nous a appris que les médicaments utilisés pendant la grossesse doivent être étudiés de près pour assurer la sécurité de la mère et de l'enfant. On estime que plus de 75 % des femmes prennent au moins un médicament, pour soigner un mal passager ou suite à une prescription par leur médecin, pendant leur grossesse. Cependant, les informations sur les femmes enceintes ayant pris des médicaments par nécessité ou quelques fois par accident, durant leur grossesse, sont encore trop peu étudiées. Les recommandations sur l'utilisation des médicaments pendant la grossesse arrivent souvent tard, car, pour des raisons éthiques, les médicaments ne sont pas testés chez les femmes enceintes avant leur commercialisation. Ainsi, il faut qu’un effet secondaire ait été remonté aux autorités, pour que l’on sache qu’il ne faut pas prescrire tel médicament à une femme enceinte. De surcroît, le temps nécessaire pour qu’on dispose de suffisamment d’informations pour identifier que le médicament présente un risque potentiel pour le fœtus et/ou l’enfant né peut être très long. 

Objectif

Le projet IN-UTERO est porté par le CHU Sainte-Justine (Québec), l’université Laval (Québec), l’université Toulouse III - Paul Sabatier (France) et le CHU de Toulouse (France). L’objectif global est d’identifier les profils des femmes enceintes à risque d’avoir un enfant atteint de malformations congénitales. Pour ce faire, les porteurs de projet s’appuient sur les données de vie réelle disponibles (données relatives aux diagnostics, aux hospitalisations et à la prescription de médicaments) dans la cohorte des grossesses du Québec (CQG) et dans la cohorte EFEMERIS (Evaluation chez la Femme Enceinte des MEdicaments et de leurs RISques). Identifier les profils de grossesse à risque guidera les cliniciens dans leur prise en charge des femmes enceintes. 

Méthodologie et caractère innovant

Pour traiter cette quantité de données en prenant en compte le grand nombre de variables présentes dans les sources françaises et québécoises citées précédemment, les porteurs de projets mobilisent des méthodes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (IA). Ces méthodes visent à développer des modèles innovants et performants de représentation de patientes et de prédiction de malformations congénitales majeures en utilisant le potentiel des données contenues dans les deux cohortes EFEMERIS et CQG. 

Le projet IN-UTERO a été lauréat de la première vague de l’appel à projets “IA et Santé”, porté par le Fonds de recherche du Québec-Santé et le Health Data Hub, lancée en 2022. Dans ce cadre, l’apport du Health Data Hub a consisté à fournir un accompagnement financier. 

 

Résultats/livrables 

Les différentes méthodologies d'entraînement, les tests d’apprentissage profond et le code des modèles de prédiction seront mis en open source et en open data afin de bénéficier à la communauté scientifique. Le projet fera également l’objet de publications scientifiques et sera présenté lors de conférences.