ABOU DHABI, 14 novembre 2026 (WAM) – L'Université Mohamed bin Zayed d'intelligence artificielle (MBZUAI) fait progresser la recherche utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la détection précoce du diabète, grâce à des approches innovantes d'identification des facteurs de risque et d'analyse des indicateurs de santé et génétiques. À l'occasion de la Journée mondiale du diabète, célébrée chaque année le 14 novembre, les chercheurs de l'université étudient comment l'IA peut repérer les signes précoces du risque de diabète à partir de données que le dépistage conventionnel pourrait négliger, conformément au thème de cette année, « Agir tôt contre le diabète ».

La MBZUAI dirige aux Émirats arabes unis le Human Phenotype Project (HPP), une étude longitudinale gratuite et volontaire menée à Abou Dhabi qui suit les participants pendant 25 ans au maximum. Ouverte aux citoyens et résidents des EAU âgés de 18 à 70 ans, elle combine plus de 40 couches de données de santé, dont des informations génétiques, des biomarqueurs sanguins, de l'imagerie médicale, la surveillance continue du glucose et le suivi du sommeil, et s'appuie sur une population de plus de 200 nationalités pour établir des normes de référence tenant compte de l'âge et de l'origine ethnique. Les résultats du HPP ont révélé que 40 pour cent des personnes dont la glycémie à jeun semblait initialement normale ont ensuite enregistré des valeurs dans la fourchette du prédiabète lors d'une surveillance continue.

Les données du HPP soutiennent également GluFormer, un modèle d'IA de fondation créé par les chercheurs de la MBZUAI et leurs collaborateurs pour analyser les fluctuations quotidiennes du glucose plutôt que de s'appuyer uniquement sur des mesures moyennes comme le test HbA1c. Publié dans Nature en janvier 2026, GluFormer a été entraîné sur plus de 10 millions de mesures de surveillance continue du glucose provenant de 10 812 participants au HPP et peut identifier des profils glycémiques à partir de seulement deux semaines de données. Une version multimodale intégrant des informations alimentaires peut simuler les réponses glycémiques individuelles à des aliments spécifiques.

Une autre initiative porte sur la prédisposition génétique au diabète de type 2 au moyen de scores de risque polygénique (PRS). Ce projet de cinq ans, de 2025 à 2030, s'appuie sur le référentiel de 900 000 génomes du Programme du génome émirati ainsi que sur les diagnostics de diabète de type 2 enregistrés via Malaffi, la plateforme d'échange d'informations de santé d'Abou Dhabi, afin de développer et valider un PRS propre à la population émiratie et de pallier les limites des modèles existants, largement fondés sur des données génétiques européennes. L'équipe mènera aussi une étude d'association pangénomique pour aider les médecins à identifier plus tôt les personnes à risque élevé.

Des travaux dirigés par le professeur Imran Razzak, professeur associé de biologie computationnelle à la MBZUAI, mettent en évidence des liens entre les microbes buccaux et les changements métaboliques associés au diabète. Des modèles d'IA utilisant certaines caractéristiques microbiennes buccales sélectionnées ont distingué les personnes prédiabétiques avec plus de précision que les modèles fondés sur des profils microbiens complets. Des recherches connexes ont montré que la consommation de fruits, de légumes et de fibres, ainsi que les régimes de type méditerranéen et végétaux à base d'aliments complets, sont associés à des espèces et voies microbiennes particulières.

Dans le domaine émergent de l'oculomique, les chercheurs de la MBZUAI développent des systèmes d'IA capables de détecter des signes de maladies systémiques sur des images rétiniennes. Lors d'une présentation de recherche avec la Cleveland Clinic Abu Dhabi en octobre 2025, la MBZUAI a montré comment des examens oculaires pourraient aider à identifier des indicateurs précoces liés au diabète, à l'hypertension, à la maladie d'Alzheimer et aux maladies cardiaques. Le professeur Jianing Qiu, professeur adjoint de médecine personnalisée, dirige des travaux sur les biomarqueurs rétiniens des dysfonctionnements métaboliques et vasculaires, tandis que l'équipe du professeur Razzak combine l'imagerie vasculaire rétinienne et les données d'électrocardiogramme (ECG) pour détecter les premiers signes d'insuffisance cardiaque. Ces systèmes sont conçus pour soutenir les cliniciens, non pour les remplacer.

Ces recherches reflètent l'investissement plus large des EAU dans les technologies de santé, la santé figurant parmi les secteurs prioritaires de la Stratégie nationale des EAU pour l'IA 2031, tandis que des initiatives comme le Programme du génome émirati et Malaffi renforcent les bases de données nécessaires à une identification plus précoce des risques de maladie.

(Source : WAM.ae)