EP4591317A1 - Procédé et dispositif d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants pour une personne atteinte de stress oxydant - Google Patents

Procédé et dispositif d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants pour une personne atteinte de stress oxydant

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Publication number
EP4591317A1
EP4591317A1 EP23776056.6A EP23776056A EP4591317A1 EP 4591317 A1 EP4591317 A1 EP 4591317A1 EP 23776056 A EP23776056 A EP 23776056A EP 4591317 A1 EP4591317 A1 EP 4591317A1
Authority
EP
European Patent Office
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level
dosage
patient
estimation model
vitamin
Prior art date
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Pending
Application number
EP23776056.6A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Dalila Laoudj-Chenivesse
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale INSERM
Centre Hospitalier Universitaire de Montpellier
Universite de Montpellier
Original Assignee
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale INSERM
Centre Hospitalier Universitaire de Montpellier
Universite de Montpellier
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Publication of EP4591317A1 publication Critical patent/EP4591317A1/fr
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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients

Definitions

  • the present invention relates to a method of assisting in determining a dosage of antioxidants to be administered to a person suffering from oxidative stress, and in particular a person suffering from facio-scapulo-humeral dystrophy (FSHD). It also relates to a device implementing such a method.
  • FSHD facio-scapulo-humeral dystrophy
  • the field of the invention is generally the field of assistance in determining a dosage of antioxidants to be administered to a person suffering from oxidative stress, and more specifically to a person suffering from FSHD.
  • antioxidants are known for the treatment of FSHD.
  • the dosages of antioxidants to be administered to a person with FSHD are standardized. There are no predetermined rules for determining the most suitable dosage quickly. More specifically, for each antioxidant, a standardized starting amount is administered to the patient. Then, the patient's response to the starting quantity is monitored. Depending on the patient's response, the starting quantity is adjusted in predetermined increments, and in particular constant values. This adjustment operation is repeated as often as necessary depending on the patient's condition.
  • An aim of the present invention is to remedy at least one of the drawbacks of the state of the art.
  • Another aim of the invention is to propose a solution for determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, in an individualized manner.
  • Another aim of the invention is to propose a solution for determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, in a faster and more ergonomic manner for the patient.
  • the invention proposes to achieve at least one of the aforementioned goals by a method of assisting in determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from oxidative stress, and in particular a patient suffering from FSHD, said method comprising at least one iteration of a prediction phase comprising the following steps:
  • the invention provides assistance in determining a dosage of antioxidants for a person suffering from oxidative stress, and more specifically FSHD, with an estimation model previously trained and executed by a calculation unit.
  • the dosage estimation is carried out as a function of at least one input parameter, specific to the patient, and the value of which is measured on a blood sample of said patient so that the estimation model allows an estimation of an individualized dosage for said patient, unlike the current solution which sets a dosage corresponding to standardized doses, and therefore not personalized, whatever the patient.
  • the estimation of the dosage by the present invention is carried out by an estimation model pre-trained for the estimation of a dosage and taking as input input parameters measured on a blood sample of the patient.
  • the invention makes it possible to estimate a dosage of antioxidant(s) for a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, in a faster and more ergonomic manner for the patient, compared to the current solution, because it does not require successive iterations to determine, by trial and error, the appropriate dosage for a patient.
  • the invention makes it possible to determine a dosage of antioxidant(s) on the upper limits of each antioxidant of a healthy population that is more precise, and more effective, for a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, because it is not based on the use of predetermined levels, but on precise values depending on the input parameters measured on a blood sample from the patient.
  • this solution could be adapted to a patient suffering from oxidative stress specific to a pathology where the intervals and types of vitamins and/or types of trace elements will be specific to the targeted pathology.
  • the estimation model estimates a dosage for several antioxidants.
  • the estimation model can estimate a dosage for at least one, and in particular for each, of the following antioxidants:
  • the dosage may include a value for each of the parameters listed above.
  • the estimation model can be trained to provide a value in a predetermined range of values for said antioxidant.
  • the estimation model can be trained to estimate a value included in said range of values, so that the value provided can be any value belonging to said range of values.
  • the estimation model can be trained to choose one value from several predefined discrete values for said antioxidant. In this case, the estimation model necessarily returns one of these predefined values.
  • the estimation model can be trained to provide a dosage of between 15 mg/day and 45 mg/day.
  • the estimation model can be trained to choose a dosage from the following predefined discrete values: 15mg/day, 30mg/day, 45mg/day.
  • the estimation model can be trained to provide a dosage of between 0 and 0.3 mg/day.
  • the estimation model can be trained to choose a dosage from the following predefined discrete values: Omg/day and 0.3 mg/day.
  • the estimation model can be trained to provide a dosage of between 125 mg/day and 500 mg/day.
  • the estimation model can be trained to choose a dosage from the following predefined discrete values: 125 mg/day, 250 mg/day, 500 mg/day.
  • the estimation model can be trained to provide a dosage of between 125 mg/day and 500 mg/day.
  • the estimation model can be trained to choose a dosage from the following predefined discrete values: 125 mg/day, 250 mg/day, 500 mg/day.
  • the prediction phase also includes a measurement of a level of selenium in the patient's blood, the estimation of the dosage by the estimation model also being carried out as a function of said level. of selenium measured.
  • the selenium level is therefore an additional input parameter given as input to the estimation model.
  • the selenium level can be measured from the blood sample previously taken from the patient.
  • the estimation model can further provide a dosage for the selenium to be administered to the patient.
  • the estimation model can be trained to provide a value in a predetermined range of values.
  • the estimation model can be trained to estimate a value included in said range of values, so that the value provided can be any value belonging to said range of values.
  • the estimation model can be trained to choose a value from several predefined discrete values. In this case, the estimation model necessarily returns one of these predefined values.
  • the estimation model can be trained to provide a dosage of between 0 and 200pg/day.
  • the estimation model can be trained to choose a dosage from the following predefined discrete values: 0 and 200pg/day.
  • the prediction phase may also include a measurement of an iron level in the patient's blood, the estimation of the dosage by the estimation model also being carried out as a function of said iron level measured.
  • the iron level is an additional input parameter given as input to the estimation model.
  • the iron level can be measured from the blood sample previously taken from the patient.
  • Vitamin C allows the absorption of iron in the human body. Consequently, the indication of a vitamin C dosage should preferentially take into account the iron level in the patient's body so as not to lead to a too significant increase in the iron level in the patient's body. Thus, taking into account the iron level in the patient's blood makes it possible to adjust the vitamin C dosage.
  • the method according to the invention may further comprise a measurement of a level of diabetes in the blood of the patient, the estimation of the dosage by the estimation model also being carried out as a function of said level of diabetes.
  • the level of diabetes can be measured by measuring a level of glycated hemoglobin.
  • the level of diabetes can be measured from the blood sample previously taken from the patient.
  • the measurement of the level of diabetes can be carried out prior to the first iteration of the prediction phase to determine whether or not the patient suffers from diabetes.
  • the measurement of the diabetes level can be carried out during each iteration of the prediction phase.
  • the dosage of selenium can be between Opg/day and 100pg/day.
  • the dosage of selenium can be between Opg/day, 200pg/day.
  • the estimation model can be trained to determine a dosage of antioxidants making it possible to achieve the following ratios in the patient's blood, for example at the end of a treatment period:
  • the estimation model may be a decision tree.
  • the estimation model can be a neural network carrying out a classification or a regression, such as for example a convolutional neural network.
  • the estimation model can be trained with a training base comprising a multitude of training sets, each training set comprising: - an input vector comprising a value for at least one parameter;
  • the training games can be measured on a multitude of patients suffering from oxidative stress, and more particularly suffering from FSHD.
  • the training can be carried out using any known training algorithm, such as for example the backpropagation of the gradient.
  • the method according to the invention can advantageously be implemented for determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from facio-scapulo-humeral dystrophy, FSHD.
  • an estimation model is proposed, implemented by a computer, comprising executable instructions which, when executed by a computer device, implement the the estimation step of the method according to the invention.
  • the estimation model can be in any computer language, such as for example in machine language, in C, C++, JAVA, Python, etc.
  • a device is proposed to assist in determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, comprising:
  • ⁇ possibly an iron level, and/or a glycated hemoglobin level
  • an estimation model previously trained, to estimate a dosage for at least one antioxidant to be administered to said patient based on said measured values.
  • the device according to the invention may comprise a calculation unit for executing the estimation model.
  • the computing unit can be any type of device such as a server, computer, tablet, calculator, processor, computer chip, etc.
  • the means for measuring at least one input parameter can be any known means.
  • At least one input parameter can be measured in the laboratory.
  • the device according to the invention can advantageously be used for determining a dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from facio-scapulo-humeral dystrophy, FSHD.
  • FIGURE 1 is a schematic representation of a non-limiting embodiment of a method according to the invention.
  • FIGURE 2 is a schematic representation of a non-limiting embodiment of a device according to the invention.
  • FIGURE 3 is a schematic representation of a non-limiting embodiment of a decision tree that can be used as an estimation model in the context of the present invention.
  • variants of the invention comprising only a selection of characteristics described subsequently isolated from the other characteristics described, if this selection of characteristics is sufficient to confer a technical advantage or to differentiate the invention compared to the state of the art anterior.
  • This selection includes at least one preferably functional feature without structural details, or with only part of the structural details if it is this part which is only sufficient to confer a technical advantage or to differentiate the invention from the state of the art. the prior art.
  • FIGURE 1 is a schematic representation of a non-limiting embodiment of a method according to the present invention.
  • the method 100 of FIGURE 1 can be used to assist a practitioner in determining the dosage of antioxidants to be administered to a patient suffering from oxidative stress, and in particular FSHD, with an estimation model executed by a unit calculation and previously trained/determined for the estimation of the dosage for at least one antioxidant.
  • a blood sample is taken from the patient. This blood sample can be collected in a conventional manner.
  • the method 100 comprises an optional step 104 of measuring a glycated hemoglobin level. Measuring the level of glycated hemoglobin is a well-known operation and can be carried out in a conventional manner, for example in the laboratory.
  • the hemoglobin level is compared to a predetermined threshold during an optional step 106 to determine whether the patient also suffers from diabetes, or not.
  • the output of this comparison can be used as an input parameter reporting whether or not the patient has diabetes.
  • this input parameter can take a binary value:
  • the method 100 comprises a phase 108 of dosage prediction based on the patient's biological input parameters.
  • the prediction phase 108 comprises a step 110 of measuring at least one biological parameter on the blood sample, called input parameter.
  • measurement step 110 comprises:
  • the measuring step 110 can also include a step 124 of measuring the iron level in the blood sample.
  • Each of the values measured in the measurement step 110 constitutes an input parameter for a pre-trained, or predetermined, estimation model for estimating a dosage of antioxidants to be administered to the patient.
  • the prediction phase 108 comprises a step 130 when the input vector V e is given as input to an estimation model, predetermined for estimating a dosage for at least one antioxidant, and in particular for a combination of at least two antioxidants, to be administered to the patient.
  • the estimation model is a decision tree.
  • the estimation model can be a neural network or a polynomial model.
  • the estimation model In response to the input vector V e , the estimation model provides an output vector, for example denoted V s , comprising at least one dosage value.
  • the output vector comprises:
  • the estimation model can be trained, or determined, to determine a dosage of antioxidants making it possible to achieve the following ratios in the patient's blood, for example at the end of a treatment period:
  • the estimation model can be determined, or trained, to provide a dosage of antioxidants, such as:
  • the dosage of Zinc is chosen from the following predefined discrete values: 15mg/day, 30mg/day, 45mg/day.
  • the Cu dosage is chosen from the following predefined discrete values: Omg/day and 0.3 mg/day.
  • the dosage of vitamin E is chosen from the following predefined discrete values: 125 mg/day, 250 mg/day, 500 mg/day.
  • Vitamin C is chosen from the following predefined discrete values: 125mg/day, 250 mg/day, 500mg/day
  • estimation model can be determined, or trained, to provide a dosage of selenium in the following manner:
  • the dosage of Selenium is chosen between 0 and 200pg/day, but can be either 0 pg/day or 200pg/day.
  • the dosage of Selenium is chosen between 0 and 100pg/day, but can be either 0 pg/day or 100pg/day.
  • the prediction phase 108 can be repeated as many times as desired for the same patient in order to always adapt the dosage of antioxidants to the patient's condition.
  • prediction phase 108 can be repeated at a predetermined frequency.
  • the prediction phase 108 can be repeated at the patient's request or at the decision of a practitioner.
  • the patient's condition can be monitored and the dosage of antioxidants can be adapted to the evolution of his condition immediately.
  • steps 104 and 106 relating to diabetes are carried out prior to the first iteration of the prediction phase 108.
  • these steps can be part of the prediction phase 108 and reiterated at each phase iteration prediction 108.
  • FIGURE 2 is a schematic representation of a non-limiting embodiment of a device according to the present invention.
  • the device 200 of FIGURE 2 can be used to assist a practitioner in determining the dosage of antioxidants to be administered to a patient addresses oxidative stress, and in particular to a patient suffering from FSHD, with an estimation model executed by a calculation unit and previously trained/determined for the estimation of the dosage for at least one antioxidant.
  • the device 200 of FIGURE 2 can be used to implement a method according to the invention, and in particular the method 100 of FIGURE 1.
  • the device 200 comprises at least one means 202 for measuring at least one biological parameter on a patient's blood sample, such as for example the parameters described above with reference to the method 100, that is to say say a zinc level, a copper level, a vitamin C level, a vitamin E level, and a selenium level, a glycated hemoglobin level, and an iron level. At least one of these parameters can be measured by dedicated measuring means. At least two of these parameters can be measured by the same measuring means.
  • the device 200 further comprises a calculation unit 204 for executing a pre-trained, or predetermined, estimation model 206 to estimate, based on the input parameter(s) measured by the at least one means of measurement, a dosage of at least one antioxidant, such as for example the antioxidants described above with reference to process 100, that is to say a dosage for Zinc, a dosage for Copper, a dosage for vitamin C, a dosage for vitamin E, and a dosage for Selenium.
  • a dosage for Zinc a dosage for Copper
  • a dosage for vitamin C a dosage for vitamin E
  • Selenium a dosage for Selenium
  • the calculation unit 204 can be any type of device such as a server, a computer, a tablet, a calculator, a processor, a computer chip, etc.
  • the estimation model 206 can be a decision tree or a neural network.
  • the input parameters can be presented to the estimation model 206 in the form of an input vector, denoted E, comprising a value for each input parameter.
  • the dosage value(s) may be provided by the estimation model in the form of an output vector, denoted Vs, comprising a dosage value for each antioxidant.
  • FIGURE 3 is a schematic representation of a non-limiting schematic example of a decision tree that can be used as an estimation model in the context of the present invention.
  • the decision tree shown in FIGURE 3 can be used in a method, respectively a device, according to the invention and in particular in the method 100 of FIGURE 1 or in the device 200 of FIGURE 2.
  • the decision tree 300 in FIGURE 3 first takes as input the measured value of vitamin E.
  • the measured value of vitamin E makes it possible to choose a branch of the decision tree, among several branches each corresponding to a value, or to a range of values, of vitamin E.
  • the decision tree takes into account the measured cholesterol value.
  • the measured value of cholesterol makes it possible to choose a branch of the decision tree, among several branches each corresponding to a value, or a range of values, of cholesterol. So on with the measured value of vitamin C, then Copper, then Zinc, and finally selenium to lead to a terminal branch 302i, among several terminal branches 302i-302 n .
  • Each terminal branch 302i corresponds to a dosage for at least one, and in particular each of the following parameters:
  • the decision tree 300 can take into account other input parameters such as the iron level, the level of glycated hemoglobin.
  • the dosage corresponding to each terminal branch of the decision tree may include a dosage for parameters other than those indicated, such as for example the selenium level.
  • the decision tree 300 can be organized differently so that the input parameters are considered in another order than those indicated above.

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Abstract

L'invention concerne un procédé (100) d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, ledit procédé (100) comprenant au moins une itération d'une phase de prédiction (108) comprenant les étapes suivantes : - mesure (110), sur un échantillon de sang préalablement prélevé sur ledit patient, d'un niveau d'au moins des paramètres d'entrée, suivants :  niveau de cholestérol,  niveau de zinc,  niveau de cuivre,  niveau vitamine C,  niveau de vitamine E, et  niveau de sélénium; - estimation (130) d'une posologie pour au moins un antioxydant à administrer audit patient, par un modèle d'estimation préalablement entrainé, exécuté par une unité de calcul, ledit modèle d'estimation prenant en entrée ledit au moins un paramètre d'entrée. Elle concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé.

Description

DESCRIPTION
Titre : Procédé et dispositif d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants pour une personne atteinte de stress oxydant
[0001] La présente invention concerne un procédé d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à une personne atteinte de stress oxydant, et en particulier une personne atteinte de dystrophie facio-scapulo-humérale (FSHD). Elle concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé.
[0002] Le domaine de l'invention est de manière générale le domaine de l'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à une personne atteinte de stress oxydant, et plus spécifiquement à une personne atteinte de FSHD.
État de la technique
[0003] L'utilisation d'antioxydants est connue pour le traitement de FSHD. Actuellement, les posologies d'antioxydants à administrer à une personne atteinte de FSHD sont standardisées. Il n'existe pas de règles prédéterminées permettant de déterminer la posologie la mieux adaptée, de manière rapide. Plus précisément, pour chaque antioxydant, une quantité de départ standardisée est administrée au patient. Puis, la réponse du patient à la quantité de départ est surveillée. En fonction de la réponse du patient, la quantité de départ est ajustée par paliers prédéterminés, et en particulier de valeurs constantes. Cette opération d'ajustement est réitérée aussi souvent que nécessaire en fonction de l'état du patient.
[0004] On comprend que cette façon de déterminer et d'ajuster la posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de FSHD n'est pas optimisée et ne permet pas de déterminer de manière individuelle la posologie qui convient le mieux pour chaque patient. [0005] De plus, avec la solution actuelle, la détermination d'une posologie convenable pour un patient se fait par tâtonnement ce qui peut être préjudiciable pour le patient.
[0006] En outre, avec la solution actuelle, la détermination d'une posologie convenable pour un patient nécessite un temps d'observation non négligeable, ce qui rend la solution actuelle longue et peu ergonomique, voire inefficace en cas de changement de l'état du patient, ce changement pouvant être suivi et quantifié avec des scores de type scores de Brooke et Vignos pour le FSHD, et plus généralement avec un score MFM (pour « Mesure de la Fonction Motrice »).
[0007] Un but de la présente invention est de remédier à au moins un des inconvénients de l'état de la technique.
[0008] Un autre but de l'invention est de proposer une solution pour déterminer une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de de stress oxydant, et en particulier de FSHD, de manière individualisée.
[0009] Un autre but de l'invention est de proposer une solution pour déterminer une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, de manière plus rapide et plus ergonomique pour le patient.
[0010] Il est aussi un autre but de la présente invention de proposer une solution pour déterminer une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, de manière plus précise.
[0011] Il est aussi un autre but de la présente invention de proposer une solution pour déterminer une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, plus efficace.
Exposé de l'invention
[0012] L'invention propose d'atteindre au moins l'un des buts précités par un procédé d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier un patient atteint de FSHD, ledit procédé comprenant au moins une itération d'une phase de prédiction comprenant les étapes suivantes :
- mesure, sur un échantillon de sang préalablement prélevé sur ledit patient, d'un niveau d'au moins des paramètres d'entrée, suivants :
■ niveau de cholestérol,
■ niveau de zinc,
■ niveau de cuivre,
■ niveau vitamine C,
■ niveau de vitamine E ; et
■ niveau sélénium ;
- estimation d'une posologie pour au moins un antioxydant à administrer audit patient, par un modèle préalablement entrainé, exécuté par une unité de calcul, ledit modèle prenant en entrée ledit au moins un paramètre d'entrée.
[0013] Ainsi, l'invention propose une assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants pour une personne atteinte de stress oxydant, et plus spécifiquement FSHD, avec un modèle d'estimation préalablement entrainé et exécuté par une unité de calcul. L'estimation de la posologie est réalisée en fonction d'au moins un paramètre d'entrée, spécifique au patient, et dont la valeur est mesurée sur un échantillon de sang dudit patient de sorte que le modèle d'estimation permet une estimation d'une posologie individualisée pour ledit patient, contrairement à la solution actuelle qui fixe une posologie correspondant à des doses standardisées, et donc non personnalisée, quel que soit le patient.
[0014] De plus, l'estimation de la posologie par la présente invention est réalisée par un modèle d'estimation pré-entrainé pour l'estimation d'une posologie et prenant en entrée des paramètres d'entrée mesurés sur un échantillon de sang du patient. Ainsi, l'invention permet d'estimer une posologie d'antioxydant(s) pour un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, de manière plus rapide et plus ergonomique pour le patient, comparée à la solution actuelle, car elle ne nécessite pas d'itérations successives pour déterminer, par tâtonnement, la posologie adéquate pour un patient. [0015] En outre, l'invention permet de déterminer une posologie d'antioxydant(s) sur les limites supérieurs de chaque anti-oxydant d'une population saine plus précise, et plus efficace, pour un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, car elle n'est pas basée sur une utilisation de paliers prédéterminés, mais sur des valeurs précises dépendant des paramètres d'entrée mesurés sur un échantillon de sang du patient.
[0016] De façon non limitante, cette solution pourra être adaptée à un patient atteint de stress oxydant propre à une pathologie où les intervalles et les types de vitamines et/ou les types d'oligoéléments seront spécifiques à la pathologie ciblée.
[0017] Préférentiellement, le modèle d'estimation réalise une estimation d'une posologie pour plusieurs antioxydants.
[0018] De préférence, le modèle d'estimation peut réaliser une estimation d'une posologie pour au moins un, et en particulier pour chacun, des antioxydants suivants :
- zinc,
- cuivre,
- vitamine C,
- vitamine E, et
- sélénium.
[0019] Suivant un exemple de réalisation préféré, la posologie peut comprendre une valeur pour chacun des paramètres listés ci-dessus.
[0020] Pour au moins un antioxydant, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une valeur dans une gamme de valeurs prédéterminée pour ledit antioxydant. Par exemple, le modèle d'estimation peut être entrainé pour estimer une valeur comprise dans ladite gamme de valeurs, de sorte que la valeur fournie peut être toute valeur appartenant à ladite gamme de valeurs.
[0021] Alternativement, ou en plus, pour au moins un antioxydant, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une valeur parmi plusieurs valeurs discrètes prédéfinies pour ledit antioxydant. Dans ce cas, le modèle d'estimation retourne forcément une de ces valeurs prédéfinies.
[0022] Suivant des modes de réalisation, pour le zinc, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une posologie comprise entre 15mg/jour et 45mg/jour. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, pour le zinc, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une posologie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 15mg/jour, 30mg/jour, 45mg/jour.
[0023] Suivant des modes de réalisation, pour le cuivre, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une posologie comprise entre 0 et 0,3 mg/jour. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, pour le cuivre, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une posologie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : Omg/jour et 0.3 mg/jour.
[0024] Suivant des modes de réalisation, pour la vitamine E, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une posologie comprise entre 125mg/jour et 500mg/jour. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, pour la vitamine E, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une posologie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 125mg/jour, 250 mg/jour, 500mg/jour.
[0025] Suivant des modes de réalisation, pour la vitamine C, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une posologie comprise entre 125mg/jour et 500mg/jour. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, pour la vitamine C, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une posologie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 125mg/jour, 250 mg/jour, 500mg/jour.
[0026] Tel qu'indiqué plus haut, la phase de prédiction comprend aussi une mesure d'un niveau de sélénium dans le sang du patient, l'estimation de la posologie par le modèle d'estimation étant en outre réalisée en fonction dudit niveau de sélénium mesuré.
[0027] Le niveau de sélénium est donc un paramètre d'entrée supplémentaire donné en entrée du modèle d'estimation.
[0028] Le niveau de sélénium peut être mesuré à partir de l'échantillon de sang préalablement prélevé sur le patient. [0029] Le modèle d'estimation peut en outre fournir une posologie pour le sélénium à administrer au patient.
[0030] Pour le sélénium, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une valeur dans une gamme de valeurs prédéterminée. Par exemple, le modèle d'estimation peut être entrainé pour estimer une valeur comprise dans ladite gamme de valeurs, de sorte que la valeur fournie peut être toute valeur appartenant à ladite gamme de valeurs.
[0031] Alternativement, ou en plus, pour le sélénium, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une valeur parmi plusieurs valeurs discrètes prédéfinies. Dans ce cas, le modèle d'estimation retourne forcément une de ces valeurs prédéfinies.
[0032] Suivant des modes de réalisation, pour le sélénium, le modèle d'estimation peut être entrainé pour fournir une posologie comprise entre 0 et 200pg/jour. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, pour le sélénium, le modèle d'estimation peut être entrainé pour choisir une posologie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 0 et 200pg/jour.
[0033] Suivant des modes de réalisation, la phase de prédiction peut en outre comprendre une mesure d'un niveau de fer dans le sang du patient, l'estimation de la posologie par le modèle d'estimation étant en outre réalisée en fonction dudit niveau de fer mesuré.
[0034] Dans ce cas, le niveau de fer est un paramètre d'entrée supplémentaire donné en entrée du modèle d'estimation.
[0035] Le niveau de fer peut être mesuré à partir de l'échantillon de sang préalablement prélevé sur le patient.
[0036] La vitamine C permet l'absorption du fer dans le corps humain. Par conséquent, l'indication d'une posologie en vitamine C devrait préférentiellement prendre en compte le niveau de fer dans le corps du patient pour ne pas entrainer une augmentation trop importante du niveau de fer dans le corps du patient. Ainsi, la prise en compte du niveau de fer dans le sang du patient permet d'ajuster la posologie en vitamine C. [0037] Le procédé selon l'invention peut en outre comprendre une mesure d'un niveau de diabète dans le sang du patient, l'estimation de la posologie par le modèle d'estimation étant en outre réalisée en fonction dudit niveau de diabète.
[0038] Le niveau de diabète peut être mesuré par mesure d'un niveau d'hémoglobine glyquée.
[0039] Le niveau de diabète peut être mesuré à partir de l'échantillon de sang préalablement prélevé sur le patient.
[0040] La mesure du niveau de diabète peut être réalisée préalablement à la première itération de la phase de prédiction pour déterminer si le patient souffre, ou non, de diabète.
[0041] Alternativement, ou en plus, la mesure du niveau de diabète peut être réalisée lors de chaque itération de la phase de prédiction.
[0042] Le fait que le patient souffre ou non de diabète peut entrainer un ajustement de la posologie de sélénium. Lorsque le patient souffre de diabète, la posologie de sélénium peut être comprise entre Opg/jour et 100pg/jour. Lorsque le patient ne souffre pas de diabète, la posologie de sélénium peut être comprise entre Opg/jour, 200pg/jour.
[0043] En outre, le modèle d'estimation peut être entrainé pour déterminer une posologie d'antioxydants permettant d'atteindre les rapports suivants dans le sang du patient, par exemple à la fin d'une période de traitement :
0,7 < (Vitamine C) / (Vitamine E) <0,9
0,8 < (Cuivre) / (Zinc) <1
7 mg/g < (Vitamine E) / (Cholestérol) < 10 mg/g
[0044] Suivant des modes de réalisation, le modèle d'estimation peut être un arbre décisionnel.
[0045] Alternativement, le modèle d'estimation peut être un réseau neuronal réalisant une classification ou une régression, tel que par exemple un réseau neuronal convolutionnel.
[0046] Dans ce cas, le modèle d'estimation peut être entrainé avec une base d'entrainement comprenant une multitude de jeux d'entrainement, chaque jeu d'entrainement comprenant : - un vecteur d'entrée comprenant une valeur pour au moins un paramètre ; et
- un vecteur de sortie comprenant une posologie pour au moins un antioxydant.
Les jeux d'entrainement peuvent être mesurés sur une multitude de patient atteints de stress oxydant, et plus particulièrement atteints de FSHD.
[0047] L'entrainement peut être réalisée suivant tout algorithme d'entrainement connu, tel que par exemple la rétropropagation du gradient.
[0048] Le procédé selon l'invention peut avantageusement être mis en œuvre pour la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de dystrophie facio-scapulo-humérale, FSHD.
[0049] Suivant un autre aspect de la présente invention, il est proposé un modèle d'estimation, mis en œuvre par d'ordinateur, comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu'elles sont exécutées par un appareil informatique, mettent en en œuvre l'étape d'estimation du procédé selon l'invention.
[0050] Le modèle d'estimation peut être en tout langage informatique, tel que par exemple en langage machine, en C, C++, JAVA, Python, etc.
[0051] Suivant un autre aspect de la présente invention, il est proposé un dispositif d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, comprenant :
- au moins un moyen de mesure, sur un échantillon de sang préalablement prélevé sur ledit patient, d'un niveau d'au moins des paramètres d'entrée suivants :
■ niveau de cholestérol,
■ niveau de zinc,
■ niveau de cuivre,
■ niveau vitamine C, ■ niveau de vitamine E,
■ niveau de sélénium, et
■ éventuellement un niveau de fer, et/ou un niveau hémoglobine glyquée ;
- un modèle d'estimation, préalablement entrainé, pour estimer une posologie pour au moins un antioxydant à administrer audit patient en fonction desdites valeurs mesurées.
[0052] Le dispositif selon l'invention peut comprendre une unité de calcul pour exécuter le modèle d'estimation. L'unité de calcul peut être tout type d'appareil tel qu'un serveur, un ordinateur, une tablette, un calculateur, un processeur, une puce informatique, etc.
[0053] Le moyen de mesure d'au moins un paramètre d'entrée peut être tout moyen connu.
[0054] Par exemple, au moins un paramètre d'entrée peut être mesuré en laboratoire.
[0055] Le dispositif selon l'invention peut avantageusement être utilisé pour la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de dystrophie facio-scapulo-humérale, FSHD.
Description des figures et modes de réalisation
[0056] D'autres avantages et caractéristiques apparaîtront à l'examen de la description détaillée de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels :
- la FIGURE 1 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un procédé selon l'invention ;
- la FIGURE 2 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un dispositif selon l'invention ; et
- la FIGURE 3 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un arbre décisionnel pouvant être utilisé comme modèle d'estimation dans le cadre de la présente invention.
[0057] Il est bien entendu que les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs. On pourra notamment imaginer des variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si c'est cette partie qui est uniquement suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état de la technique antérieure.
[0058] En particulier toutes les variantes et tous les modes de réalisation décrits sont combinables entre eux si rien ne s'oppose à cette combinaison sur le plan technique.
[0059] Sur les figures et dans la suite de la description, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence.
[0060] La FIGURE 1 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un procédé selon la présente invention.
[0061] Le procédé 100 de la FIGURE 1 peut être utilisé pour assister un praticien à déterminer la posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, et en particulier de FSHD, avec un modèle d'estimation exécuté par une unité de calcul et préalablement entrainé/déterminé pour l'estimation de la posologie pour au moins un antioxydant.
[0062] Lors d'une étape préliminaire 102, ne faisant pas partie du procédé 100, un échantillon de sang est prélevé sur le patient. Cet échantillon de sang peut être prélevé de manière classique.
[0063] Le procédé 100 comprend une étape 104, optionnelle, de mesure d'un taux d'hémoglobine glyquée. La mesure du taux d'hémoglobine glyquée est une opération bien connue et peut être réalisée de manière classique, par exemple en laboratoire.
[0064] Le taux d'hémoglobine est comparé à un seuil prédéterminé lors d'une étape 106, optionnelle, pour déterminer si le patient souffre aussi de diabète, ou non. La sortie de cette comparaison peut être utilisée comme un paramètre d'entrée signalant si le patient est atteint ou non de diabète. Par exemple, ce paramètre d'entrée peut prendre une valeur binaire :
- l'une, par exemple « 0 », indiquant que le patient ne souffre pas de diabète, et
- l'autre, par exemple 1, indiquant que le patient souffre de diabète.
[0065] Le procédé 100 comprend une phase 108 de prédiction de posologie à partir de paramètres d'entrée biologiques du patient.
[0066] La phase de prédiction 108 comprend une étape 110 de mesure d'au moins un paramètre biologique sur l'échantillon de sang, appelé paramètre d'entrée.
[0067] En particulier, l'étape 110 de mesure comprend :
- une étape 112 de mesure du niveau de cholestérol,
- une étape 114 de mesure du niveau de zinc,
- une étape 116 de mesure du niveau de cuivre,
- une étape 118 de mesure du niveau de vitamine C,
- une étape 120 de mesure du niveau de vitamine E, et
- une étape 122 de mesure du niveau de sélénium, dans l'échantillon de sang.
[0068] De manière optionnelle, l'étape de mesure 110 peut en outre comprendre une étape 124 de mesure du taux de Fer dans l'échantillon de sang.
[0069] Chacune des valeurs mesurées dans l'étape de mesure 110 constitue un paramètre d'entrée pour un modèle d'estimation pré-entrainé, ou prédéterminé, pour l'estimation d'une posologie d'antioxydants à administrer au patient.
[0070] Par exemple, en prenant en compte les étapes optionnelles, l'ensemble des paramètres d'entrée peut former un vecteur d'entrée, notée E, de 8 valeurs : E = {D, Ch, Zc, Cu, C, E, Se, Fe} dans lequel D indique si le patient souffre de diabète, ou non, et Ch, Zc, Cu, C, E, Se et Fe sont, respectivement, les valeurs mesurées des taux de cholestérol, de Zinc, de Cuivre, de vitamine C, de vitamine E, de sélénium et de Fer dans l'échantillon de sang prélevé sur le patient.
[0071] La phase de prédiction 108 comprend une étape 130 lorsque de laquelle le vecteur d'entrée Ve est donné en entrée d'un modèle d'estimation, prédéterminé pour l'estimation d'une posologie pour au moins un antioxydant, et en particulier pour une combinaison d'au moins deux antioxydants, à administrer au patient.
[0072] Préférentiellement, le modèle d'estimation est un arbre décisionnel. Alternativement, le modèle d'estimation peut être un réseau neuronal ou un modèle polynomial.
[0073] En réponse au vecteur d'entrée Ve, le modèle d'estimation fournit un vecteur de sortie, par exemple noté Vs, comprenant au moins une valeur de posologie. Suivant un exemple de réalisation non limitatif, le vecteur de sortie comprend :
- une posologie pour le zinc,
- une posologie pour le cuivre,
- une posologie pour la vitamine C,
- une posologie pour la vitamine E, et
- une posologie pour le sélénium.
[0074] Le modèle d'estimation peut être entrainé, ou déterminé, pour déterminer une posologie d'antioxydants permettant d'atteindre les rapports suivants dans le sang du patient, par exemple à la fin d'une période de traitement :
0,7 < (Vitamine C) / (Vitamine E) <0,9
0,8 < (Cuivre) / (Zinc) <1
7 mg/g < (Vitamine E) / (Cholestérol) < 10 mg/g
[0075] De plus, le modèle d'estimation peut être déterminé, ou entrainé, pour fournir une posologie d'antioxydants, telles que :
- la posologie de Zinc est choisie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 15mg/jour, 30mg/jour, 45mg/jour.
- la posologie de Cu est choisie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : Omg/jour et 0.3 mg/jour. - la posologie de vitamine E est choisie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 125mg/jour, 250 mg/jour, 500mg/jour.
- la posologie de Vitamine C est choisie parmi les valeurs discrètes suivantes prédéfinies : 125mg/jour, 250 mg/jour, 500mg/jour
[0076] De plus, le modèle d'estimation peut être déterminé, ou entrainé, pour fournir une posologie de sélénium de la manière suivante :
- lorsque le patient ne souffre pas de diabète : la posologie de Sélénium est choisie entre 0 et 200pg/jour, mais peut être soit 0 pg/jour ou 200pg/jour.
- lorsque le patient souffre de diabète : la posologie de Sélénium est choisie entre 0 et 100pg/jour, mais peut être soit 0 pg/jour soit 100pg/jour.
[0077] Bien entendu, l'ensemble des valeurs ci-dessus sont données à titre d'exemples non limitatifs.
[0078] La phase de prédiction 108 peut être réitérée autant de fois que souhaitée pour le même patient en vue toujours d'adapter la posologie d'antioxydants à l'état du patient.
[0079] Par exemple, la phase de prédiction 108 peut être réitérée à une fréquence prédéterminée. Alternativement, ou en plus, la phase de prédiction 108 peut être réitérée sur demande du patient ou sur décision d'un praticien. [0080] Ainsi, l'état du patient peut être surveillé et la posologie d'antioxydants peut être adaptée à l'évolution de son état immédiatement.
[0081] Dans le procédé 100, les étapes 104 et 106 relatives au diabète sont réalisées préalablement à la première itération de la phase de prédiction 108. Alternativement, ces étapes peuvent faire partie de la phase de prédiction 108 et réitérées à chaque itération de phase de prédiction 108.
[0082] La FIGURE 2 est une représentation schématique d'un exemple de réalisation non limitatif d'un dispositif selon la présente invention.
[0083] Le dispositif 200 de la FIGURE 2 peut être utilisé pour assister un praticien à déterminer la posologie d'antioxydants à administrer à un patient attient de stress oxydant, et en particulier à un patient atteint de FSHD, avec un modèle d'estimation exécuté par une unité de calcul et préalablement entrainé/déterminé pour l'estimation de la posologie pour au moins un antioxydant.
[0084] Le dispositif 200 de la FIGURE 2 peut être utilisé pour mettre en œuvre un procédé selon l'invention, et en particulier le procédé 100 de la FIGURE 1.
[0085] Le dispositif 200 comprend au moins un moyen de mesure 202 d'au moins un paramètre biologique sur un échantillon de sang du patient, tel que par exemple les paramètres décrits plus haut en référence au procédé 100, c'est-à-dire un niveau de zinc, un niveau de cuivre, un niveau de vitamine C, un niveau de vitamine E, et un niveau de sélénium, un niveau d'hémoglobine glyquée, et un niveau de fer. Au moins un de ces paramètres peut être mesuré par un moyen de mesure dédié. Au moins deux de ces paramètres peuvent être mesurés par un même moyen de mesure.
[0086] Le dispositif 200 comprend en outre une unité de calcul 204 pour exécuter un modèle d'estimation 206 pré-entrainé, ou prédéterminé, pour estimer, en fonction du ou des paramètres d'entrée mesurés par l'au moins un moyen de mesure, une posologie d'au moins un antioxydant, tel que par exemple les antioxydants décrits plus haut en référence au procédé 100, c'est- à-dire une posologie pour le Zinc, une posologie pour le Cuivre, une posologie pour la vitamine C, une posologie pour la vitamine E, et une posologie pour le Sélénium.
[0087] L'unité de calcul 204 peut être tout type d'appareil tel qu'un serveur, un ordinateur, une tablette, un calculateur, un processeur, une puce informatique, etc.
[0088] Le modèle d'estimation 206 peut être un arbre décisionnel ou un réseau de neurones.
[0089] Les paramètres d'entrées peuvent être présentés au modèle d'estimation 206 sous la forme d'un vecteur d'entrée, noté E, comprenant une valeur pour chaque paramètre d'entrée. La ou les valeurs de posologie peuvent être fournies par le modèle d'estimation sous la forme d'un vecteur de sortie, noté Vs, comprenant une valeur de posologie pour chaque antioxydant. [0090] La FIGURE 3 est une représentation schématique d'un exemple schématique non limitatif d'un arbre décisionnel pouvant être utilisé comme modèle d'estimation dans le cadre de la présente invention.
[0091] L'arbre décisionnel représenté sur la FIGURE 3 peut être utilisé dans un procédé, respectivement un dispositif, selon l'invention et en particulier dans le procédé 100 de la FIGURE 1 ou dans le dispositif 200 de la FIGURE 2. [0092] L'arbre décisionnel 300 de la FIGURE 3 prend en entrée tout d'abord la valeur mesurée de vitamine E. La valeur mesurée de vitamine E permet de choisir une branche de l'arbre décisionnelle, parmi plusieurs branches correspondantes chacune à une valeur, ou à une gamme de valeurs, de vitamine E.
[0093] Puis, l'arbre décisionnel prend en compte la valeur mesurée du cholestérol. La valeur mesurée du cholestérol permet de choisir une branche de l'arbre décisionnelle, parmi plusieurs branches correspondantes chacune à une valeur, ou une gamme de valeurs, de cholestérol. Ainsi de suite avec la valeur mesurée de vitamine C, puis de Cuivre, puis de Zinc, et enfin de sélénium pour déboucher sur une branche terminale 302i, parmi plusieurs branches terminales 302i-302n. Chaque branche terminale 302i correspond à une posologie pour au moins un, et en particulier chacun des paramètres suivants :
- zinc,
- cuivre,
- vitamine C,
- vitamine E, et
- sélénium .
[0094] Bien entendu, l'arbre décisionnel 300 peut prendre en compte d'autres paramètres d'entrée tels que le niveau de fer, le niveau d'hémoglobine glyquée.
[0095] De plus, la posologie correspondant à chaque branche terminale de l'arbre décisionnel peut comprendre une posologie pour d'autres paramètres que ceux indiqués, tel que par exemple le niveau de sélénium. [0096] En outre, l'arbre décisionnel 300 peut être organisé différemment de sorte que les paramètres d'entrée sont considérés dans un autre ordre que ceux indiqués plus haut.
[0097] Bien entendu l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé (100) d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, ledit procédé (100) comprenant au moins une itération d'une phase de prédiction (108) comprenant les étapes suivantes :
- mesure (110), sur un échantillon de sang préalablement prélevé sur ledit patient, d'un niveau d'au moins des paramètres d'entrée, suivants :
■ niveau de cholestérol,
■ niveau de zinc,
■ niveau de cuivre,
■ niveau vitamine C,
■ niveau de vitamine E, et
■ niveau de sélénium ;
- estimation (130) d'une posologie pour au moins un antioxydant à administrer audit patient, par un modèle d'estimation (206) préalablement entrainé, exécuté par une unité de calcul (204), ledit modèle d'estimation (206) prenant en entrée ledit au moins un paramètre d'entrée.
2. Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le modèle d'estimation (206) réalise une estimation d'une posologie pour au moins un, et en particulier pour chacun, des antioxydants suivants :
- zinc,
- cuivre,
- vitamine C,
- vitamine E, et
- sélénium.
3. Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le modèle d'estimation (206) est entrainé pour fournir :
- une posologie pour le zinc comprise entre 15mg/jour et 45mg/jour ;
- une posologie pour le cuivre comprise entre 0 et 0,3 mg/jour ; - une posologie pour la vitamine E comprise entre 125mg/jour et 500mg/jour ;
- une posologie pour la vitamine C comprise entre 125mg/jour et 500mg/jour ;
- une posologie pour le sélénium comprise entre 0 et 200pg/jour
4. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la phase de prédiction (108) comprend en outre une mesure (124) d'un niveau de fer dans le sang du patient, l'estimation de la posologie par le modèle d'estimation (206) étant en outre réalisée en fonction dudit niveau de fer mesuré.
5. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une mesure (104) d'un niveau de diabète dans le sang du patient, et en particulier d'un niveau d'hémoglobine glyquée, l'estimation de la posologie par le modèle d'estimation (206) étant en outre réalisée en fonction dudit niveau de diabète.
6. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle d'estimation (206) est un arbre décisionnel.
7. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est mis en œuvre pour la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de dystrophie facio-scapulo- humérale, FSHD.
8. Modèle d'estimation (206), mis en œuvre par d'ordinateur, comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu'elles sont exécutées par un appareil informatique, mettent en en œuvre l'étape (130) d'estimation du procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes.
9. Dispositif (200) d'assistance à la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de stress oxydant, comprenant : - au moins un moyen de mesure (202), sur un échantillon de sang préalablement prélevé sur ledit patient, d'un niveau d'au moins des paramètres d'entrée suivants :
■ niveau de cholestérol, ■ niveau de zinc,
■ niveau de cuivre,
■ niveau vitamine C,
■ niveau de vitamine E,
■ niveau de sélénium, et « éventuellement un niveau de fer, et/ou un niveau hémoglobine glyquée ; et
- un modèle d'estimation (206), préalablement entrainé, pour estimer une posologie d'antioxydants à administrer audit patient en fonction desdites valeurs mesurées.
10. Utilisation du dispositif (200) selon la revendication précédente pour la détermination d'une posologie d'antioxydants à administrer à un patient atteint de dystrophie facio-scapulo-humérale, FSHD.
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