FR 3160503 A1 20250926 FR 2402722 A 20240319 Titre : Procédé et dispositif de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant le profil minéral d’au moins un fluide biologique, Le procédé selon l’invention consiste à - Mettre en œuvre une base de données de référence (BDR) comprenant des données relativesà des échantillons de fluide biologique, etaux sujets sains ou malades desquels proviennent les échantillons; - Mettre en œuvre un échantillon E x d’un sujet S x à tester ; - Analyser chaque échantillon pour déterminer au moins un Profil Minéral de S x ; - Définir des catégories diagnostic (d), pronostic (p), suivi thérapeutique (t), pour faire au moins une prédiction d’appartenance de Sx à une catégorie ; - traiter statistiquement les données de la BDR et les visualiser graphiquement les données traitée, puis positionner les données S x sur cette visualisation; - et/ou procéder à un apprentissage automatique des données de la BDR ; pour faire la prédiction d’appartenance concernant S x et aider, ce faisant, au diagnostic, au pronostic et/ou au suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, pour S x Figure 1 Procédé et dispositif de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant le profil minéral d’au moins un fluide biologique. Domaine de l’invention L’invention relève du domaine du diagnostic, du pronostic et/ou du suivi thérapeutique de maladies impactant le profil minéral d’au moins un fluide biologique, en particulier du liquide cérébrospinal, du sang complet ou du plasma sanguin, de l’urine, de fluide folliculaire, de la bile… Ces maladies sont notamment : . dans le cas du liquide cérébrospinal, des maladies affectant le système nerveux central, en particulier les maladies neurologiques, telles que les maladies psychiatriques, les maladies neurodégénératives du type Parkinson ou Alzheimer,… . dans le cas du plasma sanguin, des cancers, des maladies neurologiques, des maladies en lien avec la fertilité,… . dans le cas de l’urine, des maladies en lien avec des complications chirurgicales suite à des opérations complexes, en particulier cardio-vasculaires,… . dans le cas des fluides folliculaires, des maladies en lien avec l’endométriose ou des maladies entrainant des problèmes de fertilité et nécessitant en particulier des aides à la procréation,… L’invention concerne plus spécifiquement un procédé de diagnostic, de pronostic et/ou de suivi thérapeutique de ces maladies. L’invention a également pour objet un dispositif électronique, un système comprenant ce dernier et un programme informatique intervenant dans la mise en œuvre de ce procédé. Arrière-plan technologique de l’invention Les maladies neurologiques [telles les maladies neurodégénératives], les cancers, les problèmes de fertilité, les opérations cardiaques, ont un impact sociétal très important et représentent un fardeau croissant pour la communauté. Plus d’une personne sur deux sera confronté à l’un de ces maladies durant sa vie. Par conséquent, diagnostiquer précisément et suffisamment tôt ces maladies, établir un pronostic ou des prévisions de suivi thérapeutique, sont des challenges cruciaux pour les patients et leurs soignants et pour aider ces derniers à proposer les traitements thérapeutiques les plus adaptés. En raison du vieillissement progressif de la population et de l'absence de traitements curatifs, le nombre de personnes souffrant de maladies neurodégénératives a considérablement augmenté au cours des dernières décennies et devrait croître de manière régulière dans les années à venir. Par ailleurs, le taux de fécondité n’a jamais été aussi bas dans les pays développés, et le recours à la procréation médicale assistée va croître de manière régulière dans les années à venir. Les cancers et les maladies cardiaques ont également considérablement augmenté au cours de ces dernières années et les patients traités ont plus que doublé en moins de 20 ans. Il est donc urgent de disposer de meilleurs outils pour le diagnostic, le pronostic et le suivi de l'efficacité des traitements de ces maladies. Un diagnostic précoce, efficace et précis est un objectif prioritaire. Mais un diagnostic est souvent très complexe, vu la grande variété de pathologies possibles. De plus, les informations sont difficiles à obtenir, en particulier quand l’organe principal concerné est le système nerveux central et, plus particulièrement le cerveau. Les altérations structurales et fonctionnelles du cerveau qui provoquent ces maladies, modifient la composition biochimique du fluide cérébrospinal. Ce dernier peut donc contenir des biomarqueurs de ces maladies. De nombreux diagnostics sont déjà basés en partie sur des analyses biochimiques et la détection et quantifications de certaines molécules organiques présentes dans le fluide cérébrospinal. Les biomarqueurs connus du fluide cérébrospinal sont des molécules organiques et surtout protéiques. Par exemple, des biomarqueurs identifiés de la maladie d’Alzheimer sont les protéines : amyloïde 1-42, tau total, isoformes tau phosphorylées, NF-L, S90B, VILIP-1, YKL-40, PAPP-A, albumine. EP1907838B1 décrit un procédé pour qualifier l'état de maladie d'Alzheimer chez un sujet, comprenant:(a) la mesure de la concentration d'un peptide-1 VGF consistant en la séquence d'aminoacides de SEQ ID N°1 dans le liquide cérébro-spinal (LCS) du sujet; dans laquelle le peptide-1 VGF est mesuré par capture sur une surface adsorbante d'une sonde SELDI et en détectant le peptide capturé par spectrométrie de masse par désorption/ionisation laser ; et (b) la corrélation de la concentration du peptide-1 VGF avec l'état de maladie d'Alzheimer, ou une concentration accrue de LCS du peptide-1 VGF est un indicateur de la maladie d'Alzheimer. EP1907838B1 divulgue également un procédé pour déterminer l'évolution de la maladie d'Alzheimer comprenant: (a) la mesure de la concentration de LCS d'un peptide-1 VGF consistant en la séquence d'aminoacides de SEQ ID N degrees 1 dans un prélèvement dans un premier temps;(b) la mesure de la concentration de LCS du peptide-1 VGF dans un prélèvement dans un second temps; et (c) la comparaison de la première mesure et de la seconde mesure; dans lequel une concentration accrue de LCS du peptide-1 VGF dans la seconde mesure indique une progression de la maladie d'Alzheimer. EP19078388B1 a enfin pour objet un logiciel installé sur un ordinateur comprenant : (a) du code qui permet l'accès aux données attribuées à un échantillon, les données comprenant la mesure d'un peptide-1 VGF consistant en la séquence d'aminoacides de SEQ ID N°1; et (b) du code qui exécute un algorithme de classification qui octroie le statut de maladie d'Alzheimer de l'échantillon, en fonction de la mesure. Dans ce logiciel, le constat d’une augmentation du peptide-1 VGF est un indicateur de la maladie d'Alzheimer. L’identification par des molécules organiques traces restent cependant délicate dans de nombreux cas. Les molécules sont souvent difficiles à détecter et à quantifier. Elles sont peu stables, nécessitent des précautions de prélèvement et de stockage. Elles peuvent également interférer avec d’autres molécules, ce qui rend leur détection encore plus complexe. Des recherches ont été effectuées pour essayer de relier la présence de certains éléments à l’existence d’une maladie. Quelques résultats ont été proposés. Ainsi plusieurs études ont mesuré les éléments lourds et métaux essentiels dans le plasma et/ou le fluide cérébrospinal de patients avec démences. Il ressort de ces études qu’il existe une forte variabilité. Il en résulte que les métaux ne sont toujours pas considérés comme biomarqueurs fiables de la maladie d’Alzheimer. De plus, les processus de prélèvements et d’analyses précises de traces minérales sont souvent complexes. Les traces minérales sont également associées de façon très indirecte à ce type de maladies, en tant que causes ou conséquences de ces maladies. Pour toutes ces raisons, l’analyse minérale du fluide cérébrospinal n’est pas utilisée, en pratique, pour diagnostiquer une maladie neurologique. Objectifs de l’invention Dans ce contexte, l’invention vise à satisfaire au moins l’un des objectifs suivants : - fournir un procédé performant, de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, en particulier du fluide cérébrospinal, du sang complet ou du plasma sanguin, de l’urine, de fluide folliculaire, de la bile…, - fournir un procédé fiable, de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, en particulier du fluide cérébrospinal, du sang complet ou du plasma sanguin, de l’urine, de fluide folliculaire, de la bile…, - fournir un procédé précis, de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, en particulier du fluide cérébrospinal, du sang complet ou du plasma sanguin, de l’urine, de fluide folliculaire, de la bile…, - fournir un procédé de diagnostic, pronostic et/ou thérapeutique ou de suivi thérapeutique précoce de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, en particulier du fluide cérébrospinal, du sang complet ou du plasma sanguin, de l’urine, de fluide folliculaire, de la bile…, - fournir un procédé de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, qui constitue une aide précieuse et efficace pour le médecin, permettant à ce dernier de traiter et de contribuer utilement à une guérison des patients la plus rapide et la plus complète possible. - fournir un dispositif électronique et un système incluant ce dispositif, qui soient performants, fiables, précis et économiques pour la mise en œuvre du procédé visé dans les objectifs ci-dessus. Description de l’invention DEFINITIONS Dans tout le présent exposé, tout singulier désigne indifféremment un singulier ou un pluriel. Les définitions données ci-après à titre d'exemples, peuvent servir à l'interprétation du présent exposé : - «SNC» : Système Nerveux Central. - «CSF» : fluide cérébrospinal. - «LCR» :liquide céphalorachidien. - «Données différenciantes »: données discriminantes qui permettent d’apporter des informations spécifiques sur un sujet S x à tester qui peut être un patient. - «IA» :Intelligence Artificielle. - «ROC» : « Receiver Operating Characteristic » , «caractéristique de fonctionnement du récepteur») dite aussi caractéristique de performance (d'un test) ou courbe sensibilité/spécificité, qui est une mesure de la performance d'un classificateur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des éléments en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs des caractéristiques de chacun de ces éléments. - «AUC» : « Area Under the Curve », aire sous la courbe ROC. - «PCA» : Analyse en Composantes Principales, une technique statistique utilisée pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant les informations importantes. - «t-SNE» : « t-distributed Stochastic Neighbor Embedding », une méthode de réduction de dimensionnalité. - « RFE » : " Recursive Feature Elimination ", une méthode de sélection de caractéristiques utilisée dans le domaine de l'apprentissage automatique. - « Validation croisée » : Méthode d'évaluation des performances d'un modèle en le testant sur plusieurs sous-ensembles des données pour obtenir une estimation plus fiable de ses performances. - « FPR » : « False Positive Rate », « Taux de faux positifs ». Mesure utilisée dans l'évaluation des modèles de classification, représentant le taux de valeurs incorrectement prédites comme positives par rapport à l'ensemble des valeurs négatives réelles. - « TPR » : « True Positive Rate », « Taux de vrais positifs ». - « Sensibilité » : Mesure la capacité à détecter les vrais positifs, c'est-à-dire la proportion de cas positifs qui sont correctement identifiés par le test. - « Spécificité » : Mesure la capacité à exclure les faux positifs, c'est-à-dire la proportion de cas négatifs qui sont correctement identifiés comme tels par le test. - «environ»: à + ou – 10% près, de préférence 5% près. PROCEDE L'invention satisfait à au moins l'un des objectifs ci-dessus et concerne, selon un premier aspect, un procédé de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, caractérisé en ce qu’il consiste essentiellement : -S0- Mettre en œuvre au moins une base de données de référence (BDR) comprenant des données relatives, d’une part, à des échantillons de fluide biologique, et, d’autre part, aux sujets desquels proviennent les échantillons de fluide biologique ; - chaque échantillon correspondant à un sujet sain S m =0 de référence ou à un sujet malade S m 1 de référence traité ou non, m étant un entier naturel positif; - chaque sujet S m ( d,p,t ) de référence correspondant à une catégorie de diagnostic S m (d) et/ou à une catégorie de pronostic S m (p) et/ou à une catégorie de réponse thérapeutique S m (t) ; chaque catégorie pouvant éventuellement être subdivisée en un ou plusieurs niveaux ; - la base de données comprenant des données relatives à un nombre total N t de sujets S m =0 ( d,p,t ) et Sm≥1 ( d,p,t ) de référence; avec N t supérieur ou égal à -selon un ordre croissant de préférence- 50, 100, 500, 1000; - ces données comprenant pour chaque échantillon : (i) au moins un profil minéral PM de concentrations d’éléments minéraux dans le fluide biologique des sujets S m =0 ( d,p,t ) et/ou Sm≥1 ( d,p,t ) de référence; de préférence les concentrations d’un nombre N em éléments minéraux; * N em étant -selon un ordre croissant de préférence- supérieur ou égal à 5, 10, 20, 25, 30; ces éléments minéraux étant choisis dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par : Li, B, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, Ge, As, Se, Br, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Ru, Rh, Pd, Ag, Cd, In, Sn, Sb, I, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Tb, Ta, W, Os, Pt, Au, Tl, Pb, Bi et U; et, de préférence dans le sous-groupe comprenant -avantageusement constitué par : Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Sn, I, Cs, Ba, Pb, Bi et U; (ii) de préférence, des données cliniques conventionnelles relatives aux sujets S m =0 ( d,p,t ) et/ou Sm≥1 ( d,p,t ) de référence, ces données (ii) étant choisies dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par-: l’âge, le genre, la taille, le poids, des données sur le type de maladie considérée pour autant qu’elle soit connue, des données sur les antécédents médicaux des sujets S m =0 ( d,p,t ) et/ou Sm≥1 ( d,p,t ) de référence, des données sur le (ou les) traitement(s) thérapeutiques des sujets S m =0 ( d,p,t ) et/ou Sm≥1 ( d,p,t ) de référence, pour autant qu’il(s) existe(nt), le style de vie, des concentrations en composants du fluide biologique autres que des éléments minéraux, en particulier des concentrations en biomarqueurs, en protéines, en lipides, en lipoprotéines, en globules rouges, en globules blancs, en plaquettes; -S1- Mettre en œuvre au moins un échantillon E x de fluide biologique d’au moins un sujet S x à tester; -S2- Éventuellement attribuer à chaque échantillon E x de l’étape -S1- des données D Sx sur le sujet S x à tester, ces données D Sx répondant à la même définition que les données (ii) visées en S0; -S3- Éventuellement conserver au moins une partie des échantillons E x de l’étape S1 dans des conditions déterminées ; -S4- Analyser chaque échantillon de l’étape S1 pour déterminer au moins un PM tel que défini en S0(i); -S5- Éventuellement, compléter et/ou mettre à jour les données attribuées à l’étape S2, au moins une fois, pour tout ou partie des échantillons; -S6- Eventuellement compléter et/ou répéter les analyses effectuées à l’étape S4, au moins une fois, sur tout ou partie des échantillons issus de l’étape S2 ou S3; -S7- Enrichir la base de données avec les données produites à au moins l’une des étapes S4,S5,S6; -S8- Définir au moins deux cibles pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester, à au moins une cible, chaque cible comprenant au moins une catégorie et/ou au moins une subdivision d’au moins une catégorie; -S9- Mettre en œuvre -S9.1-: 1 er protocole consistant à - Réaliser un traitement statistique des données de la BDR, de préférence d’une sélection de ces données ; *parmi lesquelles figurent les profils minéraux PM (ii) comportant au moins X éléments minéraux différenciants, X correspondant à -selon un ordre croissant de préférence- 3, 5,10, 15, 15, 20, 25, 30; *et relatives aux S m =0 ( d,p,t ) et/ou sujets S m ( d,p,t ) ; pour attribuer les sujets S m ( d,p,t ) à au moins une cible définie en S8; à l’aide d’un outil de réduction de la dimensionnalité des données en 2D ou 3D et de visualisation graphique des cibles; - et Positionner sur la visualisation graphique des cibles, les données D Sx sur le ou les sujets S x à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles ; pour aider au diagnostic, au pronostic et/ou au suivi thérapeutique de maladies, notamment de maladies neurologiques, pour le sujet ou les sujets Sx ; et/ou, -S9.2- Mettre en œuvre un 2 ème protocole consistant à : - Mise en œuvre d’au moins un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA; - Apprentissage par ce(s) modèle(s) dans la BDR pour faire le choix d’au moins un modèle et/ou d’une sélection de données, *parmi lesquelles figurent les profils minéraux PM (ii) comportant au moins X éléments minéraux différenciants, X correspondant à -selon un ordre croissant de préférence- 3, 5,10, 15, 15, 20, 25, 30, ces X éléments minéraux différenciants étant compris parmi les plus performants pour la prédiction de l’appartenance du sujet Sx à tester, à au moins une cible définie en S8 ; - Eventuellement optimisation des paramètres du/des modèle/s choisi/s ; - Utilisation du/des modèle/s choisi/s pour prédire l’appartenance du sujet Sx à au moins une cible définie en S8 et aider au diagnostic, au pronostic et/ou au suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, pour le sujet S x à tester.. Il est du mérite des inventeurs d’avoir proposé, entre autres, d’utiliser l’information (i) profil minéral du fluide biologique des sujets à tester, basée sur une sélection judicieuse d’éléments minéraux et/ou sur un minima d’éléments minéraux, et, de préférence, l’information (ii) données cliniques conventionnelles, pour nourrir un apprentissage automatique, de type traitement statistique combiné à une visualisation (1 er protocole) et/ou de type IA (2 ème protocole), pour fournir une aide à la décision médicale en termes de diagnostic (d) et/ou pronostic (p) et/ou suivi thérapeutique (t) [efficacité d’une thérapeutique]. Le 1 er et le 2 ème protocole du procédé selon l’invention, ont également pour particularité d’être conduits sur la base de questions médicales : * définissant au moins 2 catégories et/ou subdivisions d’au moins une catégorie ; * et demandant une prédiction quant à l’appartenance d’un sujet Sx à tester à au moins 2 catégories et/ou subdivisions d’au moins une catégorie, d’une population de sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) et/ou de sujets sains S m =0 ( d,p,t ) , avec une fiabilité (sensibilité/spécificité) donnée. La FIG. 1 annexée synthétise le procédé selon l’invention. Un sujet Sx à tester pour déterminer un diagnostic (d), un pronostic (p) et/ou un suivi thérapeutique (t), se voit prélever un ou plusieurs échantillons Ex de fluide biologique. Une analyse S4 du profil minéral de cet échantillon de ces échantillons est réalisée. Les données D Sx obtenues sont des données (i) de concentrations en éléments minéraux dans le fluide biologique. D’autres données D Sx , qui sont des données (ii) cliniques conventionnelles, sont affectées au sujet Sx. Des questions sont posées par le médecin concernant le sujet Sx à tester. Les réponses à ces questions consistent dans l’appartenance ou non du sujet Sx à tester, à au moins une cible, chaque cible comprenant au moins une catégorie de diagnostic (d), de pronostic (p) et/ou de suivi thérapeutique (t), et, éventuellement au moins une subdivision d’au moins une catégorie. Le système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention comprend un dispositif électronique décrit ci-après et montré sur la FIG. 24 annexée, une base de données de référence BDR comprenant des données (i) PM et (ii) cliniques conventionnelles sur toute une population de sujets malades Sm≥1 ( d,p ,t ) et/ou de sujets sains S m =0 ( d,p,t ) de référence, ainsi qu’au moins un terminal de communication avec le dispositif électronique. Un utilisateur définit sur la base des questions posées, au moins 2 cibles pour faire une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible. Un 1 er protocole statistique et/ou un 2 e protocole IA est lancé par le dispositif électronique, sur commande de l’utilisateur, pour faire la prédiction attendue, avec une sensibilité et/ou une spécificité définie par l’utilisateur. Cette prédiction permet de répondre aux questions posées par le médecin et d’aider ce dernier à faire un diagnostic, un pronostic et/ou un suivi thérapeutique. Selon une modalité remarquable de l’invention, * le fluide biologique est choisi dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par- le fluide cérébrospinal, le sang complet, le plasma sanguin, l’urine, le fluide folliculaire, la bile. * et les maladies impactant le profil minéral du fluide biologique, comprennent : . . dans le cas du fluide cérébrospinal, des maladies affectant le système nerveux central, en particulier les maladies neurologiques, telles que les maladies psychiatriques, les maladies neurodégénératives du type Parkinson ou Alzheimer, . dans le cas du plasma sanguin, des cancers, des maladies neurologiques, des maladies en lien avec la fertilité, d’arythmies cardiaques, . dans le cas de l’urine, des maladies en lien avec des complications chirurgicales suite à des opérations complexes, en particulier cardio-vasculaires, . dans le cas des fluides folliculaires, des maladies en lien avec l’endométriose ou des maladies entrainant des problèmes de fertilité et nécessitant en particulier des aides à la procréation. Avantageusement, la BDR comprend des données relatives à des sujets S m =0 ( d,p ,t ) sains de référence et/ou des sujets Sm≥1 ( d,p,t ) malades de référence qui souffrent d’une ou plusieurs maladies impactant au moins deux fluides biologiques choisis dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par- le fluide cérébrospinal, le sang complet, le plasma sanguin, l’urine, le fluide folliculaire, la bile. Dans un mode de mise en œuvre particulier, le procédé selon invention comprend une étape -S0α- de construction de la base de données de référence (BDR) consistant à recueillir des données, notamment des données (i) et/ou (ii) et/ou des données D Sx et à les stocker. De préférence, l’analyse en S4 est semi-quantitative, la spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif, ou ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry) étant préférée. La composition élémentaire d’un fluide biologique est simple à mesurer et à analyser rapidement, de manière semi-quantitative, pour plusieurs dizaines d’éléments minéraux. L’analyse semi-quantitative peut, par exemple, être définie comme suit : Les concentrations en éléments minéraux sont déterminées sur une échelle de mesure allant de 0,01 µg/L à 10 g/L, à l'aide d'une méthode semi-quantitative avec un standard allant de 20 à 40 éléments de 10 à 30 µg/L, e.g. de 28 éléments à 20 µg/L et un témoin négatif (un blanc) e.g. constitué par de l'acide nitrique à 1 %. La méthode mesure ainsi les concentrations de e.g. 41 éléments chimiques différents. La précision et la robustesse de la méthode ont été validées par de multiples tests. L'analyse semi-quantitative est particulièrement adaptée pour la création des données (i) de profils minéraux, destinées à être stockées dans la BDR et exploitables par traitement statistique et/ou par IA (chimiométrie). En effet, la concentration en élément minéraux au sein de fluides biologiques de patients, est souvent très variable. Et si certains minéraux principaux et oligo-éléments, évoluent dans un domaine bien déterminé et ont une homéostasie qui limite leur écart de variation; d’autres éléments, en particulier les traces ou ultratraces métallliques peuvent varier sur plusieurs ordres de grandeurs, avec souvent des écarts de concentrations de plus de 1000, , sur certains éléments, entre sujets sains S m =0 de référence et/ou sujets malades Sm≥1 de référence traités ou non (patients). L’analyse semi-quantitative permet de mesurer suffisamment précisément et surtout de façon suffisamment reproductible, pour alimenter simplement et rapidement une base de données et surtout l’élargir à plus de 1000 patients. En utilisant une préparation simplifiée des échantillons (par exemple simple dilution dans l’acide nitrique, sans minéralisation, ni utilisation d’EDTA ou d’additifs, souvent critique pour les éléments traces) et un analyseur ICP-MS « de prix raisonnable » (d’entrée de gamme) une calibration générale simple multi-élémentaire (sans utilisation nécessaire d’ajouts dosés), il est possible d’obtenir un profil multiminéral d’au moins X éléments minéraux différenciants, X correspondant à -selon un ordre croissant de préférence- 3, 5,10, 15, 15, 20, 25, 30, par exemple, d’une cinquantaine d’éléments, dont au moins une trentaine utilisable pour une base de données. Avec une variabilité dans la valeur obtenue qui peut être de moins de 5% pour les éléments principaux et de moins de 20% pour les éléments traces. Il est néanmoins possible de procéder à une quantification plus précise de certains éléments d'intérêt. Pour ce faire, une gamme d'étalonnage spécifique aux concentrations des éléments est réalisée. Les résultats semi-quantitatifs et quantitatifs sont alors obtenus en parallèle et en une seule acquisition pour un échantillon et peuvent être comparés. Selon des caractéristiques remarquables du procédé selon l’invention, la prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une catégorie et éventuellement à au moins une subdivision, selon -S8-, s’inscrit dans un diagnostic maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, pour le sujet Sx à tester, et la BDR comprend des données relatives à un nombre N s de sujets sains S m =0 ( d,p,t ) de référence et un nombre N m de sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) de référence; avec [N s / (N s + N m )] *100 supérieur ou égal à -selon un ordre croissant de préférence- 20% , 30 %, 40%. Avantageusement, le 1 er protocole -S9.1- comprend les étapes suivantes : -S9.1.1- Collecte des données dans la BDR ; -S9.1.2- Normalisation des données ; -S9.1.3- Sélection parmi les données (i), et éventuellement les données (ii), de données différenciantes ; -S9.1.4- Réduction de la dimensionalité des données en 2D ou 3D, de préférence par une méthode d’analyse en composante principale PCA et/ou par une méthode t-SNE ; -S9.1.5-Visualisation des cibles sur des graphiques ; -S9.1.6-Positionnement sur la visualisation graphique des cibles, les données D Sx sur le ou les sujets Sx à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles. Les cibles sont établies à partir des données de la BDR collectées, normalisées, sélectionnées et traitées statistiquement en -S.9.1.4-. Suivant des variantes, l’étape -S9.1.3- consiste à utiliser : * [Variante V1 du 1 er protocole] des courbes « volcano plot » et/ou * [Variante V2 du 1 er protocole] un algorithme de sélection, de préférence un algorithme de sélection récursive « recursive features elimination-RFE », éventuellement associé à un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA choisi parmi un groupe de modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA, par mise en œuvre des sous étapes suivantes : -S9.1.3.1- Définition des modèles ; -S9.1.3.2- Séparation des données ; -S9.1.3.3- Boucle d'apprentissage et d'évaluation ; -S9.1.3.4- Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) ; -S9.1.3.5- choix du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC. Avantageusement, le 2 ème protocole en S9.2 comprend les étapes suivantes : -S9.2.1- Collecte dans la BDR des valeurs des données d’apprentissage ; -S9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage ; -S9.2.3- Mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA ; -S9.2.4- Séparation des données ; -S9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation ; -S9.2.6- Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) ; -S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basée sur le meilleur score AUC; de préférence en utilisant des courbes « volcano plot » et/ou l’algorithme de sélection récursive RFE associé au modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné à l’étape -S9.2.7-. -S9.2.8- Sélection des données d’apprentissage ; -S9.2.9- Prédiction d’appartenance du sujet Sx à au moins une cible, à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7-. Avantageusement, l’étape -S9.2.8- consiste à utiliser des courbes « volcano plot » et/ou l’algorithme de sélection récursive RFE associé au modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné à l’étape -S9.2.7-. Selon des modalités remarquables du procédé selon l’invention, *on établit un pronostic consistant à évaluer les risques de complications cliniques liées à un problème rénal, un problème pulmonaire, à une infection, et/ou les risques de complications létales, pour un sujet Sx à tester, ayant subi une opération chirurgicale, en particulier une opération chirurgicale dans laquelle ont été mis en œuvre un clampage long, par exemple de plus de 1 heure et/ou des transfusions sanguines et/ou une circulation sanguine extracorporelle ; ce pronostic constituant une aide à la décision médicale de maintenir ou non le sujet Sx en soins intensifs ; et/ou *on établit un suivi thérapeutique consistant à évaluer lors d’un traitement médicamenteux d’un sujet Sx à tester, le taux résiduel de médicament circulant après son administration, en une plusieurs reprises, au sujet Sx à tester, pour une ou plusieurs durée après l’administration ou les administrations, en particulier en oncologie ; ce suivi thérapeutique constituant une aide à la décision médicale de modifier ou non la dose de médicament à administrer au sujet Sx à tester; et/ou * on établit un suivi thérapeutique consistant à évaluer lors d’un traitement de radiothérapie d’un sujet cancéreux Sx à tester, la réponse clinique des tumeurs et/ou la survenue de complications cliniques, en particulier de nécroses de tissus sains et/ou d’entérites, ce suivi thérapeutique constituant une aide à la décision médicale de modifier ou non les doses d’irradiation du sujet Sx à tester; et/ou * on établit un pronostic consistant à évaluer dans le cadre d’une aide à la procréation médicale, pour un sujet Sx à tester, le taux de succès des ponctions d’ovocytes, et/ou des fécondations et/ou des transferts d’embryons et/ou de la survenue d’une grossesse; ce pronostic constituant une aide à la décision de congélation ou non d’ovocytes et/ou de transferts ou non d’ovocytes et/ou de la décision quant au nombre d’embryons à transférer. DISPOSITIF : Selon un deuxième de ses aspects, l'invention concerne un dispositif électronique pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention caractérisé en ce qu’il comprend : * des modules de mise en œuvre du 1er protocole -S9.1-: -M9.1.1- Collecte des données dans la BDR -M9.1.2- Normalisation des données ; -M9.1.3- Sélection parmi les données (i), et éventuellement les données (ii), de données différenciantes ; -M9.1.4- Réduction de la dimensionalité des données en 2D ou 3D, de préférence par une méthode d’analyse en composante principale PCA et/ou par une méthode t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) ; -M9.1.5-Visualisation des cibles sur des graphiques ; -M9.1.6-Positionnement sur la visualisation graphique des cibles les données D Sx sur le ou les sujets Sx à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles ; * des modules de mise en œuvre du 2 ème protocole -S9.2-: -M9.2.1- Collecte dans la BDR des valeurs des données d’apprentissage -M9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage -M9.2.3- Mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA -M9.2.4- Séparation des données -M9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation -M9.2.6- Tracé de la courbe ROC -M9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA -M9.2.8- Sélection des données/caractéristiques d’apprentissage -M9.2.9- Prédiction de la cible du sujet Sx à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7- La FIG. 24 montre un exemple d’architecture simplifiée d'un dispositif électronique apte à effectuer tout ou partie du procédé selon l’invention tel que présenté précédemment. Ce dispositif électronique comprend un ensemble électronique comprenant une mémoire 41, une unité de traitement 42 équipée par exemple d'un microprocesseur, et pilotée par au moins un programme d'ordinateur 43. Dans un mode de réalisation, le procédé selon l’invention est piloté par des programmes installés en partie ou en totalité sur le dispositif électronique. Dans un autre mode de réalisation, le procédé selon l’invention est piloté par un composant dédié (CpX) pouvant traiter des données de l’unité de traitement 42 ou d’autres unités de traitement et installé en partie ou en totalité sur le dispositif électronique. Par ailleurs, le dispositif comprend également des moyens de communication (CIE) se présentant par exemple sous la forme de composants réseaux (Wi-Fi, 3G/4G/5G, filaire, RFID/NFC, Bluetooth, BLE, LPWan, VLC, etc.) qui permettent au dispositif de recevoir des données (I) en provenance d'entités connectées à un ou plusieurs réseaux de communication et des transmettre des données traitées (T) à de telles entités. Ces entités peuvent être des terminaux permettant à un ou plusieurs utilisateurs de communiquer avec le dispositif. Selon une possibilité, le dispositif présente l’architecture d’un ordinateur. Il est muni d’un ou plusieurs processeurs capables d’exécuter tous types de programmes d’ordinateurs, depuis des systèmes d’exploitation jusqu’à des logiciels applicatifs, écrits dans des langages compilés ou interprétés. Les différents composants du dispositif sont reliés entre eux par un bus de communication. Le dispositif peut éventuellement être muni d’un système de communication pour communiquer via des protocoles tels Bluetooth, Ethernet ou WiFi avec d’autres systèmes et se connecter à des réseaux de télécommunications mobiles ou non. Le dispositif comprend en plus des composants mémoire qui vont enregistrer les données et programmes nécessaires au fonctionnement du dispositif. SYSTEME Selon un troisième de ses aspects, l'invention concerne un système (rectangle à droite du schéma de la FIG. 1 ) comprenant le dispositif électronique selon l’invention, au moins un serveur informatique hébergeant ce dispositif électronique, la BDR et au moins un terminal permettant à au moins utilisateur de communiquer avec le dispositif électronique, notamment pour transmettre des données D Sx relatives à un sujet Sx à tester et du même type que les données (i) & (ii) définies en S0 dans le procédé selon l’invention, et pour recevoir en retour des informations, relatives au sujet Sx à tester, d’aide au diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique. P ROGRAMME INFORMATIQUE Selon un quatrième de ses aspects, l'invention concerne au moins un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement informatique. S UPPORT DE DONNEES Selon un cinquième de ses aspects, l'invention concerne un support de données sur lequel est enregistré au moins un programme informatique selon l’invention. Les supports de données peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique tel qu’un disque dur, ou plus souvent une mémoire Flash. De plus, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Description des figures Les figures annexées illustrant des exemples de réalisation non limitatifs, et dans lesquelles : Fig. 1 FIG. 1 La FIG. 1 est un schéma général de présentation du procédé selon l’invention. Fig. 2 FIG. 2 La FIG. 2 est une courbe donnant la distribution des concentrations (µg/L) de 31 éléments minéraux dans l’ensemble des liquides céphalorachidiens (CSF) de l’exemple 1. Fig. 3 FIG. 3 les figures 3A,3B,3C,3D,3E,3F annexées représentent les volcano plot réalisés dans l’exemple 1, montrant l'impact des concentrations en minéraux des CSF des sujets sains S m =0 ou malades Sm≥1 de référence. Fig. 4 FIG. 4 les figures 4A,4B annexées représentent les courbes ROC des modèles IA utilisés dans l’exemple 1. Fig. 5 FIG. 5 les figures 5A,5B,5C annexées illustrent, dans l’exemple 1, sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les différentes cibles : C1 comprenant la catégorie S m =0 (d5) de sujets sains exempts de maladies neurologiques, par rapport à la cible C2 comprenant la catégorie/sous-catégories Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) de sujets souffrant de maladies neurodégénératives (figure 5A), C2 comparé à la cible C3 comprenant la catégorie/sous-catégories Sm≥1(d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) de sujets souffrant de maladies inflammatoires du SNC (figure 5B), et enfin une comparaison combinée C1/ C2/ C3 (figure 5C). Fig. 6 FIG. 6 les figures 6A,6B,6C annexées représentent les figures 5A,5B,5C avec une croix rouge indiquant le positionnement de l’échantillon ID 5116 de CSF du sujet Sx à tester, en fonction de son profil minéral [données D Sx (i)] et de la donnée clinique conventionnelle D Sx (i) : l’âge. Fig. 7 FIG. 7 les figures 7A ( C1 / C2) ,7B ( C2 / C2) annexées représentent les matrices de confusion pour le modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné dans l’exemple 2. Fig. 8 FIG. 8 La FIG. 8 est une courbe donnant la distribution des concentrations (µg/L) de 34 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons de plasma de l’exemple 3. Fig. 9 FIG. 9 La FIG. 9 annexée représentent les courbes ROC des modèles IA utilisés dans l’exemple 3. Fig. 10 FIG. 10 La FIG. 10 annexée représente la matrice de confusion pour le modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné dans l’exemple 3. Fig. 11 FIG. 11 La FIG. 11 est un ensemble de graphiques donnant la distribution des concentrations (µg/L) de 37 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons d’urine de l’exemple 4. Fig. 12 FIG. 12 La FIG. 12 annexée représente le volcano plot réalisé dans le 1 er cas de figure de l’exemple 4: survenue d’une insuffisance rénale au cours du séjour, montrant l'impact des concentrations en minéraux des urines des sujets malades Sm≥1 (p) de référence en pronostic. Fig. 13 FIG. 13 La FIG. 13 annexée représente le volcano plot réalisé dans le 2 ème cas de figure de l’exemple 4 : survenue d’une insuffisance respiratoire au cours du séjour (P/F le plus bas dans les 5 jours (p) de référence en pronostic. Fig. 14 FIG. 14 La FIG. 14 annexée représente le volcano plot réalisé dans le 3 ème cas de figure de l’exemple 4 : survenue d’une infection durant la réanimation, montrant l'impact des concentrations en minéraux des urines des sujets malades Sm≥1 (p) de référence en pronostic. Fig. 15 FIG. 15 La FIG. 15 annexée représente le volcano plot réalisé dans le 4 ème cas de figure de l’exemple 4 : survenue d’au moins une des trois complications selon les 3 premiers cas de figure, montrant l'impact des concentrations en minéraux des urines des sujets malades Sm≥1 (p) de référence en pronostic. Fig. 16 FIG. 16 La FIG. 16 annexée représente sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les cibles C5**/C6** de l’exemple, avec une croix rouge indiquant le positionnement de l’échantillon [Urine2023_CRB002 du sujet Sx à tester, en fonction de son profil minéral [données D Sx (i)] et des données D sx (ii) comprenant notamment le poids et l’âge. Fig. 17 FIG. 17 La FIG. 17 annexée représentent les courbes ROC des modèles IA utilisés dans l’exemple 4. Fig. 18 FIG. 18 La FIG. 18 annexée représente la matrice de confusion pour le modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné dans l’exemple 4. Fig. 19 FIG. 19 La FIG. 19 annexée est un ensemble de graphiques donnant la distribution des concentrations (µg/L) de 31 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons de liquide folliculaire de l’exemple 5. Fig. 20 FIG. 20 La FIG. 20 annexée représente le volcano plot réalisé dans le 1 er cas de figure de l’exemple 5: endométriose C1*** : Catégorie Sm≥1 (d1) sous-catégorie Sm≥1 (d1.1) endométriose vs contrôle (lié à un problème d’infertilité masculine) C2*** : Catégorie Sm≥1 (d1) sous-catégorie Sm≥1 (d1.4) référence , montrant l'impact des concentrations en minéraux dans les liquides folliculaires des sujets malades Sm≥1 (p) de référence en pronostic. Fig. 21 FIG. 21 La FIG. 21 annexée illustre, dans l’exemple 5, sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les cibles C1***/C2*** de l’exemple 5, avec une croix rouge indiquant le positionnement de l’échantillon [liquide folliculaire CHUL4] du sujet Sx à tester, en fonction de son profil minéral [données D Sx (i)] et des données D sx (ii) comprenant notamment l’âge. Fig. 22 FIG. 22 La FIG. 22 annexée représentent les courbes ROC des modèles IA utilisés dans l’exemple 5. Fig. 23 FIG. 23 La FIG. 23 annexée représente la matrice de confusion pour le modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné dans l’exemple 5. Fig. 24 FIG. 24 La FIG. 24 annexée est une représentation schématique du dispositif électronique pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. EXEMPLES Exemple 1 : Diagnostic d ’un sujet S x à tester au travers de l’analyse statistique comparative ( 1 er protocole - S9 - de mise en œuvre du procédé selon l’invention ) , d’une part, de données (i) & (ii) historiques d’apprentissage issues notamment d’ échantillons de CSF , provenant d’une population de sujets de référence sains S m =0 ou malades Sm≥ 1 , et, d’autre part, de données (i) & (ii) issues notamment d’échantillons de CSF provenant de ce sujet S x à tester - S0- Mise en œuvre d’une base de données -S0.1- Mise en œuvre d’une base de données d’apprentissage constituées par d es données cliniques conventionnelles (ii) Une base de données est construite à partir de 1956 échantillons de CSF provenant de plus de 2000 sujets de référence ayant consulté l'hôpital de Hambourg en Allemagne, pour une suspicion de maladie(s) neurologique(s). Sur ces plus de 2000 sujets de référence, un nombre N s = 515 sont des sujets sains S m =0 ( d,p ,t ) de référence n’ayant pas de maladie neurologique spécifique et un nombre N m = 781 sont des sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) de référence, souffrant d’au moins une maladie neurologique identifiée. 660 sujets ayant consulté n’ont pas pu avoir de diagnostic précis et ne peuvent pas être considérés comme sujets malades Sm≥1 ( d,p ,t ) de référence ou sujets sains S m =0 ( d,p,t ) de référence. Le nombre total N t de sujets S m =0 ( d,p ,t ) et Sm≥1 ( d,p,t ) de référence est donc de 1296. [N s / (N s + N m )] *100 = [515/ 515+781)] *100 = 39,7%. Chacun des sujets de référence sains S m =0 ou malades Sm≥1souffrant d’au moins une maladie neurologique s’est vu affecter à une ou plusieurs cibles ou catégories, et éventuellement sous-catégories ou sous-cibles de diagnostic S m (d) spécifique(s), par l’équipe médicale de l'hôpital de Hambourg, via un examen des données cliniques conventionnelles concernant les sujets. Ces catégories/sous-catégories sont des "cibles"/ « sous-cibles » ou "targets"/ « sub-targets », dans le cadre du processus de décision impliquant des représentations statistiques ou de l'intelligence artificielle, propres au procédé selon l’invention de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies, notamment neurologiques, impactant la composition en minéraux du fluide cérébrospinal. Pour les 1296 sujets sains S m =0 ( d,p,t ) ou malades Sm≥1 ( d,p,t ) de référence de cet exemple, les catégories de diagnostic S m (d) spécifiques sont au nombre de cinq, à savoir : (d1) sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) atteints d’au moins une maladie neurodégénérative, (d2) sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) atteints d’au moins une maladie inflammatoire du SNC (d3) sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) atteints d’au moins un trouble psychiatrique, (d4) sujets malades Sm≥1 ( d,p,t ) atteints d’au moins une autre maladie neurologiques et (d5) sujets sains S m =0 ( d,p,t ) ne souffrant pas de maladie neurologique spécifique : groupe de contrôles premium. Certaines sous-catégories sont également définies. Le Tableau 1 ci-dessous présente l'ensemble des catégories et des sous-catégories de diagnostics affectées aux 1296 sujets sains S m =0 ( d,p ,t ) ou malades Sm≥1 ( d,p,t ) de référence de cet exemple, par l’équipe médicale de l'hôpital de Hambourg, ainsi que le nombre de sujets correspondants. Parmi les sujets de référence, 367 S m (d1) présentent une maladie neurodégénérative, 291 S m (d2) ont une maladie inflammatoire du SNC, 123 S m (d3) souffrent de troubles psychiatriques, 317 S m (d4) sont diagnostiqués avec une autre maladie neurologique générant des anomalies dans le CSF. Parmi la population étudiée, 515 S m =0 (d5) sujets sains sont classifiés comme groupe de contrôles premium, ne présentant aucun symptôme de trouble neurologique et sans anomalies détectées dans le CSF. De plus, la population étudiée inclut 660 sujets présentant des signes neurologiques non spécifiques, pour lesquels aucun diagnostic précis n'a pu être établi et où aucune altération connue du CSF n’est observée. Ce dernier groupe est désigné par le terme GNI (Groupe Non Identifié), et les sujets correspondants sont désignés par S m ( d4.2) . [Tableau 1] Répartition des échantillons de CSF de la BDR -S0.2- Mise en œuvre d’une base de données d’apprentissage (i) constituées par le P rofil Minéral (PM) La base de données est complétée pour les 1956 sujets sains S m =0 (d5) ou malades Sm≥1 (d1.1 ;1.2 ;1.3 ;1.4 ;2.1 ;2.2 ;2.3 ;3 ;4.1) de référence ou du Groupe des non identifiés (GNI) S m ( d4.2) de cet exemple, par le profil minéral PM de concentrations de N em = 31 éléments minéraux établi pour les échantillons de CSF correspondants. Ces échantillons de CSF sont conservés au congélateur, à une température généralement inférieure à -15°C, et décongelés juste avant leur préparation en vue de leur analyse. Avant d'être analysés par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif, ou ICP-MS, les échantillons de CSF sont dilués 25 fois dans de l'acide nitrique haute pureté à 1 % avec de l'indium (In) comme standard interne, selon le protocole suivant : 100 µL de CSF dans 2400 µL d'HNO 3 1 % avec 1,6 ppb d'In. L’acide nitrique permet une minéralisation partielle, mais suffisante, du CSF. Il aide à dissoudre et partiellement dégrader les protéines, les lipides et d'autres composants du CSF, afin de préparer un échantillon homogène. Il stabilise l'échantillon en empêchant les précipitations ou l'adsorption sur les parois du récipient, assurant ainsi une distribution homogène des éléments lors de l'analyse. L’acide aide également à minimiser les interférences potentielles lors de l'analyse ICP-MS en maintenant les éléments sous une forme ionique stable. Un facteur de dilution de vingt-cinq est mis en œuvre pour analyser les éléments majeurs et les éléments traces en une seule analyse. Grâce à la haute sensibilité de la spectrométrie de masse, le volume de CSF nécessaire pour l'analyse est extrêmement faible (moins de 100 µL), en comparaison avec d'autres méthodes analytiques nécessitant : Entre 0,5 et 1 mL pour les analyses biochimiques (biomarqueurs), Entre 1 et 2 mL pour les analyses cytologiques (cellules), Entre 0,5 et 1 mL pour les analyses génomiques (ADN ou ARN). Analyse par ICP-MS Les analyses ICP-MS sont effectuées en utilisant un spectromètre de masse ICP-MS Agilent de la série 7850 équipé d'un analyseur quadripolaire et d'un passeur d'échantillon intégré. Les analyses sont réalisées, en mode semi-quantitatif, avec les conditions suivantes: Standard 28 éléments à 20 ppb_Blanc : HNO 3 1%_Temps de prélèvement de l’échantillon : 50 s_Temps de stabilisation: 30 s Temps d’acquisition: 216 s_Rinçage post-acquisition : 3 x 45 s_Durée totale d’analyse : 431 s. L'analyse semi-quantitative consiste à estimer les concentrations relatives des éléments sans recourir à l'étalonnage rigoureux essentiel à l'analyse quantitative. Elle s'avère particulièrement utile pour obtenir rapidement la composition élémentaire des échantillons. Il est néanmoins possible de procéder à une quantification plus précise de certains éléments d'intérêt. Pour ce faire, une gamme d'étalonnage spécifique aux concentrations des éléments est réalisée. Les résultats semi-quantitatifs et quantitatifs sont alors obtenus en parallèle et en une seule acquisition pour un échantillon et peuvent être comparés. Pour chaque série d’analyse, le protocole suivant est utilisé : Nettoyage systématique des lignes d'approvisionnement de l'ICP-MS pour éviter toute contamination et garantir une bonne analyse des éléments traces notamment. Vérification systématique des performances de l'appareil. Vérification du modèle semi-quantitatif grâce à l'analyse d'un vin de référence au début, au milieu et à la fin de chaque séquence d'analyses. Suivi des analyses grâce à l'analyse régulière du standard 28 éléments tout au long de la séquence. Suivi de la concentration du standard interne d'indium pour prévenir les dérives liées à l'appareillage. La FIG. 2 montre la distribution des concentrations [µg/L] de 31 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons de CSF de la BDR. - S1- Un échantillon (conservé à -18°C -S3- ) provenant d'un sujet S x dont le diagnostic est encore indéterminé au sein du groupe GNI selon le tableau 1 ci-dessus, est utilisé. -S2- On attribue les données D sx suivantes : le numéro d’identification ID et les données (ii) cliniques conventionnelles : genre et âge de S x correspondant à cet échantillon. -S4- Le PM de cet échantillon est analysé comme décrit supra pour les (NS m =0 ( d,p ,t ) + NSm≥1 ( d,p,t ) ) 1296 sujets sains S m =0 (d5) ou malades Sm≥1 (d1.1 ;1.2 ;1.3 ;1.4 ;2.1 ;2.2 ;2.3 ;3 ;4.1) de référence de cet exemple. Les résultats détaillés sont présentés dans le tableau 2 ci-dessous, spécifiant les concentrations de minéraux mesurées en ppb, dans cet échantillon correspondant au sujet Sx à tester ainsi. [Tableau 2] Concentration en ppb des différents minéraux -S8- Définir au moins deux cibles comprenant chacune au moins une catégorie et/ou au moins une subdivision ( e.g. sous-catégorie) d’au moins une catégorie, pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester , à au moins une cible. Dans cet exemple 1, on définit 3 catégories, 3 sous-catégories de l’une des catégories et 3 sous-catégories de l’autre catégorie. Ces 3 catégories et ces 6 sous-catégories sont des cibles vis-à-vis desquelles le procédé permet de prédire si S x appartient à une ou plusieurs d’entre elles. L’appartenance de S x à aucune, une ou plusieurs cibles n’est pas prédéfinie. En fonction des données et des catégories/sous-catégories choisies, S x peut appartenir à 0, 1 ou plusieurs catégories/sous-catégories. Le médecin peut participer à la définition des cibles (catégories/sous-catégories) intéressantes à viser sur le sujet S x . Dans cet exemple, on prédit l’appartenance de S x à aucune, une ou plusieurs cibles suivantes : C1 : Catégorie S m =0 (d5) sujets sains exempt de maladies neurologiques : contrôles premium C2 : Catégorie_ Sm≥1 (d1) sujets souffrant de maladies neurodégénératives et sous-catégories : Sm≥1 (d1.1 ) démence Alzheimer ; Sm≥1 (d1.2) démence non Alzheimer ; Sm≥1 (d1.3) Parkinson (maladie/syndrome) ; Sm≥1 (d1.4) autres maladies neurodégénératives C3 : Catégorie_ Sm≥1 (d2) sujets souffrant de maladies inflammatoires du SNC et sous-catégories Sm≥1 (d2.1) maladies inflammatoires du SNC lié à un pathogène, y compris les méninges, les encéphalites, les radiculites, dues par exemple au VZV ; Sm≥1 (d2.2) maladies inflammatoires du SNC sclérose en plaques -SEP-, y compris CIS ; Sm≥1 (d2.3) maladies inflammatoires du SNC non causé par l'agent pathogène, (sans SEP), y compris neuropathies immunitaires, encéphalite auto-immune, myasthénie grave. C4 : Sous-catégorie_ Sm≥1 (d4.1) sujets souffrant d’autres maladies neurologiques. -S9.1- Traitement statistique : -S9.1.1 - Collecte d es données d’apprentissage utilisées : *Données (i) concentrations en éléments minéraux *Données (ii) cliniques conventionnelles : âge ; genre : 0 pour le sexe masculin et 1 sexe féminin -S9.1.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler -S9.1.3- [Variante V1 du 1 er protocole] Sélection des données d’apprentissage par utilisation de courbes « Volcano Plot » : Pour la sélection des données (i) concentrations en éléments minéraux et des données (ii) cliniques conventionnelles, les plus pertinentes, c’est-à-dire les plus différenciantes, on utilise dans cet exemple, l’outil de sélection de caractéristiques Volcano Plot pour les PM des CSF des sujets sains S m =0 (d5) ou malades Sm≥1 (d1.1 ;1.2 ;1.3 ;1.4 ;2.1 ;2.2 ;2.3 ;3 ;4.1) de référence de cet exemple. L’impact de la concentration de chaque élément minéral mesurée est étudiée pour chaque catégorie cible C1, C2, C3 ou C4, par exemple les catégories/sous catégories correspondant au sujets S m d 1,d 2 ou d3, ou d4.1 . Les courbes dites « volcano plot » représentent l’impact statistique de chaque élément métallique en comparant les concentrations mesurées pour cet élément pour chaque individu d’une catégorie par rapport à d’autres catégories. Ce type de graphique permet de visualiser rapidement et efficacement les différences importantes entre deux catégories/sous catégories ou cibles/sous-cibles. Sur un « volcano plot », l'axe des abscisses (axe horizontal) représente généralement le degré de changement, tandis que l'axe des ordonnées (axe vertical) indique la signification statistique de ce changement, est exprimée en tant que P value. Les points situés dans les extrémités supérieures des graphiques indiquent les éléments avec les différences les plus marquées et les plus statistiquement significatives. La courbe représente la P value en fonction de l’impact de la concentration de cet élément. Les P values peuvent être calculées à l’aide de la fonction spearmanr, mannwhitneyu ou pearsonr de la library scypi.stats sur python3. Ainsi les figures 3A, 3B, 3C, 3D, 3E, 3F annexées représentent-elles des volcano plot qui comparent : - soit les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1, aux concentrations des éléments minéraux des CSF sujets malades Sm≥1 de référence atteints de maladies neurologiques C2; - soit, entre elles, les concentrations des éléments minéraux des CSF sujets malades Sm≥1 de référence atteints de différentes maladies neurologiques C2,C3; - FIG. 3 A les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1 [C1_catégorie d5], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d1.2 de référence C2 (démence non Alzheimer) [C2_sous-catégorie d1.2]; - FIG. 3 B les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1 [C1_catégorie d5], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d1.3 de référence C2 (maladie de Parkinson, syndrome de Parkinson) [C2_sous-catégorie d1.3]; - FIG. 3 C les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1 [C1_catégorie d5], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d1 de référence C2 (maladies neurodégénératives) [C2_catégorie d1]; - FIG. 3 D les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1 [C1_catégorie d5], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d2 de référence C3 (maladies inflammatoires du SNC), [C3_catégorie d2];. - FIG. 3 E les concentrations des éléments minéraux des CSF des sujets sains S m =0 d5 de référence C1 [C1_catégorie d5], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d1.1 de référence C2 (démence d'Alzheimer) [C2_sous-catégorie d1.1]; - FIG. 3 F les concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades Sm≥1 d1 de référence C2 (maladies neurodégénératives) [C2_catégorie d1], aux concentrations des éléments minéraux des CSF de sujets malades S m d2 de référence C3 (maladies inflammatoires du SNC) [C3_catégorie d2]. Pour chacune des catégories identifiées par rapport aux contrôles, on voit que certains éléments minéraux ont des rôles différenciants d’intensité et de directions différentes, c’est-à-dire que la concentration d’un élément donné est généralement influencée par la catégorie donnée. Cette influence peut être dans un sens positif (plus il y a de cet élément et plus la probabilité d’appartenir à cette catégorie est importante) ou négative (plus il y a de cet élément et moins la probabilité d’appartenir à la catégorie est importante). Ce lien peut être aussi d’intensité variable en valeur absolue, pour un lien de forte intensité. Cela signifie qu’une faible variation de la concentration en élément va influencer fortement la probabilité d’appartenance ou non à la catégorie donnée. Ces rôles différenciants, ne sont pas les mêmes en fonction des catégories. La ligne rouge en pointillé sur les figures 2A, 2B, 2C, 2D, 2E, 2F représente la limite correspondant à une valeur de P Value de 0,05 ; communément considérée comme une limite significative pour une valeur individuelle. Figure 3A: Démence (à l'exclusion de la démence d'Alzheimer) [C2_sous-catégorie d1.2] par rapport aux contrôles premiums [C1_catégorie d5]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés à la démence incluent Cu, Fe, P, Sr, Zn, Cr, S, Al, Pb, et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation selon l'analyse statistique de Mann-Whitney U, tandis que Gd, Mg et Tb ont un effet négatif sur l'évolution ou la prévalence de la démence, comme en témoignent les valeurs de corrélation négatives obtenues et les positions correspondantes sur le volcano plot. Figure 3B: Maladie de Parkinson et le syndrome de Parkinson [C2_sous-catégorie d1.3] par rapport aux contrôles premiums [C1_catégorie d5]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés à la maladie de Parkinson incluent Cu, Fe, P, S, Al, Cr, V, Zn et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation selon l'analyse statistique de Mann-Whitney U, tandis que Mg et Na, ont un effet négatif sur l'évolution ou la prévalence de la maladie de Parkinson, comme en témoignent les valeurs de corrélation négatives obtenues et les positions correspondantes sur le volcano plot. Figure 3C: Maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] par rapport aux contrôles premiums [C1_catégorie d5]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés aux maladies neurodégénératives incluent Cu, Fe, P, Sr, Zn, Cr, S, Al, Pb, et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation selon l'analyse statistique de Spearman, tandis que Gd, Mg, Tb, Cl et Na ont un effet négatif sur l'évolution ou la prévalence des maladie neurodégénératives, comme en témoignent les valeurs de corrélation négatives obtenues et les positions correspondantes sur le volcano plot. Figure 3D: Maladies inflammatoires du SNC [C3_catégorie d2] par rapport aux contrôles premiums [C1_catégorie d5]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés à ce type de maladies incluent Cu, Zn, S, P, K, Fe, Rb, Cs, Sr, et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation, selon l'analyse statistique de Mann-Whitney U, tandis que Mg et Cl ont un effet négatif sur l'évolution ou la prévalence de ce type de maladie, comme en témoignent les valeurs de corrélation négatives obtenues et les positions correspondantes sur le volcano plot. Figure 3E: Démence d'Alzheimer [C2_sous-catégorie d1.1] par rapport aux contrôles premiums [C1_catégorie d5]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés à ce type de maladies incluent Cu, Fe, Cr, Ni, Zn, Cs, et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation selon l'analyse statistique de Mann-Whitney U, tandis que Mg, Tb, Na, Gd, Cr ont un effet négatif sur l'évolution ou la prévalence de ce type de maladie, comme en témoignent les valeurs de corrélation négatives obtenues et les positions correspondantes sur le volcano plot. Figure 3F: Maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] par rapport aux maladies inflammatoires du SNC [C3_catégorie d2]. Les minéraux différenciants identifiés comme significativement associés aux maladies neurodégénératives et négativement corrélés aux maladies inflammatoires incluent Fe, Sr, Cr, Al, et sont sélectionnés en fonction de leur force de corrélation selon l'analyse statistique de Spearman, et Gd, Mg, Tb, Cl et Na sont identifiés comme significativement associés aux maladies inflammatoires et négativement corrélés aux maladies neurodégénératives. Les corrélations entre les différentes données (ii) cliniques conventionnelles : âge ; genre : 0 pour le sexe masculin et 1 sexe féminin ; et les différentes cibles sont analysées. L’âge n’est affiché sur les différents volcano plots, car sa corrélation avec certaines pathologies est trop importante et écrase les autres informations du volcano plot. On remarque aussi que pour les figures 3A, 3B, 3C et 3D, le genre à un effet significatif sur l'évolution ou la prévalence de certaines maladies. Les minéraux différenciants sélectionnés à partir des figures 3A à 3F permettent de mieux clarifier la relation entre minéraux variés et les maladies associées, Ils ne sont pas nécessairement sélectionnés pour le traitement statistique -S9.1- et le calcul IA -S9.2- décrits ci-après dans l’exemple, le choix des minéraux se fait à l'aide d'un modèle RFE associé au modèle de calcul employé. -S9.1.3- [Variante V2 du 1 er protocole] Cette variante V2 est testée sur trois cas de figure de définition, selon l’étape -S8-, des cibles utilisées pour la prédiction d’appartenance de Sx à l’une de ces cibles, lesquelles comprennent chacune au moins une catégorie et/ou au moins une subdivision d’au moins une catégorie. Ces 3 cas de figure correspondant respectivement à : - 1 er cas de figure : cibles C1 S m =0 (d5) sujets sains exempts de maladies neurologiques [C1_catégorie d5]: contrôles premium & C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) sujets souffrant de maladies neurodégénératives[C2_catégorie d1] ; - 2 ème cas de figure : cibles C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) sujets souffrant de maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] & C3 Sm≥1 (d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) sujets souffrant de maladies inflammatoires du SNC [C3_catégorie d2]. - 3 ème cas de figure : cibles C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) sujets souffrant de maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] , C3 Sm≥1 (d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) sujets souffrant de maladies inflammatoires du SNC [C3_catégorie d2], & C1 S m =0 (d5) sujets sains exempts de maladies neurologiques [C1_catégorie d5]: contrôles premium. - S9.1.3.1- Définition des modèles Un groupe de 8 modèles d'apprentissage automatique et de prédiction par IA est défini ainsi : Random Forest, Logistic Regression, Gradient Boosting Machine, Decision tree, Conditional Random Forest, Linear SVM, Ridge Classifier et XGBoost. Ces modèles sont configurés avec leurs paramètres par défaut - S9.1.3. 2 - Séparation des données On divise l'ensemble des données (i) & (ii) pour le 1 er et le 2 ème cas de figure, en parties d'entraînement (80%) et de test (20%). - S9.1.3. 3 - Boucle d'apprentissage et d'évaluation Application d'une validation croisée à 5 plis (5-fold cross-validation) avec StratifiedKFold pour l'apprentissage et l'évaluation des modèles, en calculant pour chaque itération les taux de faux positifs (FPR) et de vrais positifs (TPR). - S9.1.3. 4 - Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) On trace la courbe ROC pour chaque modèle en utilisant les moyennes des TPR et des FPR, et on calcule la moyenne de l'AUC sur les itérations de la validation croisée. Les courbes ROC du 2ème cas de figure pour les 8 modèles testés sont montrées sur la figure 4A (courbes A à I). Les courbes ROC du 2ème cas de figure pour les 8 modèles testés sont montrées sur la figure 4B (courbes A à I). Dans la légende de ces deux figures 4A et 4B, figurent les AUC obtenues pour chaque modèle testé ainsi que le nombre n correspondant au nombre de catégories de données d’apprentissage utilisées pour chaque modèle. -S9.1.3. 5 - C hoix du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC . Le meilleur score AUC mesurant la capacité de chaque modèle à différencier les cibles C2/C1 (figure 4A) et C2/ C3 (figure 4B), est obtenu, respectivement, pour le modèle Conditional Random Forest [cibles C2/C1 (figure 4A)] et pour le modèle Gradient Boosting Machine [C2/ C3 (figure 4B)], qui sont donc choisis. L’algorithme de sélection récursive RFE, associé aux modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA choisis, est utilisé pour la sélection des données (i) & (ii) différenciantes. Les données (i) & (ii) sélectionnées selon -S9.1.3-sont : - pour le 1 er cas de figure C1/C2-: . Données (i) éléments minéraux : B, Al, Fe, Rb, S . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge - pour le 2 ème cas de figure C2/C3-: . Données (i) éléments minéraux : P, K, Cr, Zn, Rb. . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge - pour le 3 ème cas de figure C1/C2/C3-: . Données (i) éléments minéraux : P, S, Cl, Cu, Zn , Rb. . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge Ces données sélectionnées par l’algorithme RFE [Variante V2 du 1 er protocole], plutôt que par les courbes volcano plot [Variante V1 du 1 er protocole], sont affichées et utilisées pour la réduction de dimensionnalité-S9.1.4-. -S9.1.4- Réduction de dimension stochastique 2D ou 3D On met en œuvre de l'algorithme t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) pour - réduire la dimensionnalité des données ciblées via la compression des données multi-dimensionnelles en deux ou trois composantes principales, - et faciliter leur visualisation en 2D ou 3D en fonction des données sélectionnées et améliorer la distinction entre les catégories ciblées. -S9.1.5-Visualisation sur des graphiques des cibles (données ciblées) (-(i)- concentrations des différents minéraux et -(ii)- données cliniques conventionnelles) les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du procédé. Un graphique de densité de noyau KDE, (Kernel Density Estimate) est produit pour visualiser la répartition des cibles, 1 er cas de figure C2/C1, 2 ème cas de figure C2/C3, et 3 ème cas de figure C1/C2/C3, telles que définies précédemment. Pour ce faire, les composantes extraites suite à l'application de l'algorithme t-SNE, sont tracées respectivement sur les axes des abscisses et l'axe des ordonnées. Un scatter plot est également superposé pour montrer les points individuels. Les figures 5A, 5B et 5C annexées illustrent, sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les différentes combinaisons de cibles, respectivement, C2/C1 ; C2/C3; C1/C2/C3 définies ci-dessus: - FIG. 5 A :C1 S m =0 (d5) [C1_catégorie d5] par rapport à C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) FIG. 5 B :C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) [C2_catégorie d1] par rapport à C3 Sm≥1 (d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) [C3_catégorie d2] ; FIG. 5 C : comparaison combinée des trois cibles C1 S m =0 (d5) [C1_catégorie d5] ; C2 Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) [C2_catégorie d1] et C3 Sm≥1 (d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) [C3_catégorie d2] . Les régions où la densité estimée est égale ou supérieure à 50% de la valeur maximale seront affichées, avec différentes nuances ou couleurs représentant différentes plages de densité. Le traitement statistique -S9.1- permet une séparation optimale des catégories, par exemple par t-SNE. Les figures 5A/5B/5C représentent sur des graphiques en 2 dimensions, les différentes cibles, afin de séparer au mieux dans l’espace, les points représentants les différents sujets S m =0 (d5) [C1_catégorie d5] ; Sm≥1 (d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) [C2_catégorie d1] Sm≥1 (d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) [C3_catégorie d2]. Cette visualisation aide à distinguer les différentes cibles en se basant sur les paramètres sélectionnés, tels que les concentrations en certains éléments minéraux. -S9.1.6-Positionnement La localisation des données D sx (i) formées par les concentrations en ppb des différents minéraux (Tableau 2 supra) et des données D sx (ii) formées le genre et l’âge correspondant au sujet S x à tester, sont intégrées dans les trois graphiques t-SNE préalablement établis (Figures 5A/5B/5C), avec pour marque distinctive une croix rouge pour faciliter son repérage. Ce sont les figures 6A/6B/6C annexées. Figure 6A : sujets Sm=0(d5) sains [C1_catégorie d5] par rapport aux sujets Sm≥1(d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) atteints de maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1]. Données d’apprentissage DSx (i) & (ii) sélectionnées : [B, Al, Fe, Rb, Sr, âge]. La croix rouge indique le positionnement de l’échantillon ID 5116 sur cette carte en fonction de son profil minéral. Figure 6B : sujets Sm≥1(d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) atteints de maladies neurodégénératives souffrant de maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] comparés aux sujets Sm≥1(d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) ayant une maladie inflammatoire du SNC [C3_catégorie d2]. Données d’apprentissage DSx (i) & (ii) sélectionnées : [P, K, Cr, Zn, Rb, âge]. La croix rouge indique le positionnement de l’échantillon ID 5116 sur cette carte en fonction de son profil minéral. Figure 6C : sujets Sm=0(d5) sains [C1_catégorie d5] par rapport aux sujets Sm≥1(d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) atteints de maladies neurodégénératives [C2_catégorie d1] et sujets Sm≥1(d2 ;2.1 ;2.2 ;2.3) ayant une maladie inflammatoire du SNC [C3_catégorie d2. Caractéristiques sélectionnées : [P, S, Cl, Cu, Zn, Rb, âge] la croix rouge indique le positionnement de l’échantillon ID 5116 sur cette carte en fonction de son profil minéral. Sur chacune des cartographies t-SNE des figures 5A/5B/5C, la croix rouge indiquant la position de l'échantillon ID5116 du sujet Sx à tester, se situe clairement au sein de la cible (région) associée aux sujets Sm≥1(d1 ;1.1 ;1.2 ;1.3) souffrant de maladies neurodégénératives. Cette localisation suggère fortement que le profil minéral PM de l'échantillon de CSF ID5116 du sujet Sx à tester, correspond aux caractéristiques typiques des affections neurodégénératives, ce qui pourrait orienter vers un diagnostic dans cette catégorie de maladies. Exemple 2 : Diagnostic d ’un sujet S x à tester au moyen de modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA (2 ème protocole de mise en œuvre d e l’étape -S9- du procédé selon l’invention), d’une part, à partir de données (i) & (ii) historiques d’apprentissage issues notamment d’échantillons de CSF provenant d’une population de sujets de référence sains S m =0 et/ ou malades Sm≥1 , et, d’autre part, à partir de données (i) & (ii) issues notamment d’échantillons de CSF provenant de ce sujet S x à tester. -S1- On met en œuvre un échantillon (conservé à -18°C -S3-) provenant du sujet Sx à tester de l’exemple 1 (catégorie GNI selon le tableau 1 ci-dessus). -S2- On attribue les données D Sx suivantes : le numéro d’identification ID et les données (ii) cliniques conventionnelles : genre et âge de Sx correspondant à cet échantillon. -S4- Le PM de cet échantillon est analysé comme décrit supra pour les N t 1296 sujets sains S m =0 (d5) ou malades Sm≥1 (d1.1 ;1.2 ;1.3 ;1.4 ;2.1 ;2.2 ;2.3 ;3 ;4.1) de référence de cet exemple. Les résultats détaillés sont présentés dans le tableau 2 présenté précédemment, spécifiant les concentrations de minéraux mesurées en ppb, dans cet échantillon correspondant au sujet Sx à tester. -S8- Définir au moins deux cibles pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible Dans cet exemple 2, on reprend, de la même façon que dans l’exemple 1, les 3 cibles C1 comprenant la catégorie [S m =0 (d5) ] , C2 comprenant la catégorie [Sm≥1 (d1 ] avec ses 4 sous-catégories Sm≥1 (d1.1 ) , Sm≥1 (d1.2) , Sm≥1 (d1.3) & Sm≥1 (d1.4) & C3 comprenant la catégorie [Sm≥1 (d2 ], avec ses 3 sous-catégories Sm≥1 (d2.1) , Sm≥1 (d2.2) , Sm≥1 (d2.3) . Ces 3 catégories et ces 6 sous-catégories sont des cibles, vis-à-vis desquelles le procédé permet de prédire si S x appartient à une ou plusieurs d’entre elles. L’appartenance de S x à aucune, une ou plusieurs cibles n’est pas prédéfinie. En fonction des données et des catégories/sous-catégories choisies, S x peut appartenir à 0, 1 ou plusieurs catégories/sous-catégories. Le médecin peut participer à la définition des cibles (catégories/sous-catégories) intéressantes à viser sur le sujet S x . Dans cet exemple 2, l’appartenance de S x à aucune, une ou plusieurs cibles, est prédite selon les mêmes 2 premiers cas de figure C1/C2 & C2/C3 que ceux de l’exemple 1. 2 ème protocole - S9 .2- de l’étape - S 9 - de mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . - S9 .2.1- Collecte des valeurs des données d’apprentissage : *Données (i) concentrations en éléments minéraux *Données (ii) cliniques conventionnelles : âge ; genre : 0 pour le sexe masculin et 1 sexe féminin. - S9 . 2 .2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler - S9 . 2 .3- Mise en œuvre de 7 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . Cela reprend l’étape -S9.1.3.1- de l’exemple 1. - S9 . 2 .4- Séparation des données : Cela reprend l’étape -S9.1.3.2- de l’exemple 1. - S9 . 2 .5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation : Cela reprend l’étape -S9.1.3.3- de l’exemple 1. - S9 . 2 .6- Tracé de la courbe ROC : Cela reprend l’étape -S9.1.3.3- de l’exemple 1. L’AUC pour les 8 modèles de la figure 4A (courbes A à I) est donnée sur cette figure. L’AUC pour les 8 modèles de la figure 4B (courbes A à I) est donnée sur cette figure. Dans la légende de ces deux figures 4A et 4B, n correspond au nombre de catégories de données d’apprentissage utilisées pour chaque modèle. En étudiant le profil minéral PM des CSF, et à l’aide des modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA , on peut déterminer l’appartenance du sujet Sx à tester, avec une fiabilité certaine, à la catégorie C1 ,C2 et/ou C3. -S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA (idem -S9.1.3.5-) basé sur le meilleur score AUC mesurant la capacité de chaque modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA à différencier les catégories/cibles. Le modèle Conditional Random Forest est sélectionné pour les cibles C2/C1 (figure 4A) et le modèle Gradient Boosting Machine C2/C3 (figure 4B), car c’est celui qui permet d’obtenir le meilleur score AUC dans ces 2 cas. -S9. 2 . 8 - Sélection des données (i) & (ii) d’apprentissage : Les données à sélectionner sont les catégories/sous-catégories des sujets malades Sm≥1 de référence et/ou des sujets sains S m =0 de référence, les concentrations des différents minéraux [données (i)] et les données cliniques conventionnelles (ii) associées à ces sujets de référence les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine sélectionné en -S9.2.7-, grâce à l'estimateur RFE associé à ces modèles. L’algorithme RFE, associé au modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine choisi, est également utilisé pour la sélection des données (i) & (ii) différenciantes. Ces données sont : - pour le 1 er cas de figure C1/C2-: . Données (i) éléments minéraux : B, Al, S, Cl, Ni, Zn, Rb, I, Tb . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge - pour le 2 ème cas de figure C2/C3-: . Données (i) éléments minéraux : B, Na, Mg, P, Cr, Co, Cu, Rb, Tb . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge Ces données sélectionnées par l’algorithme RFE sont affichées et utilisées pour l’apprentissage du modèle d’IA choisi. Les matrices de confusion (Figures 7A & 7B annexées), présentant les vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs, sont générées à partir du jeu de données de test (représentant 20% de l'ensemble des données). La sensibilité et la spécificité du modèle sont calculées. Les hyperparamètres sont ensuite ajustés dans le but d'optimiser la performance du modèle. Les matrices de confusion (Figures 7A & 7B annexées) pour cet exemple 2 ont été effectuées sur 20% des 815 sujets appartenant à au moins une des deux cibles C1/C2 ou C2/C3, soit 163 sujets. La sensibilité moyenne obtenue est de 0,79. La spécificité moyenne obtenue est de 0,78. De plus, le score AUC moyen obtenu est de 0,85. -S9. 2 . 9 - Prédiction d’appartenance du sujet Sx à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7- On met en œuvre du modèle de prédiction Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine sur les données sélectionnées du sujet Sx et les données sélectionnées des catégories cibles des sujets de référence. On affiche la prédiction, avec la sensibilité, la spécificité et le score AUC du modèle Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine pour les données analysées. Comme montré sur les figures : 7A : Matrice de confusion cible C2 sujets souffrant de maladies neurodégénératives versus cible C1 sujets sains ; Sensibilité : 0,7903225806451613 ; Spécificité: 0,7821782178217822 ; Score AUC: 0,8510060683487704 & 7B : Matrice de confusion cible C2 sujets souffrant de maladies neurodégénératives versus cible C3 sujets souffrant d’une maladie inflammatoire du SNC ; Sensibilité: 0,7903225806451613 ; Spécificité: 0,7821782178217822 ; Score AUC: 0,8510060683487704 Les modèles Conditional Random Forest et Gradient Boosting Machine prédisent l’appartenance du sujet Sx à la cible maladies neurodégénératives C2, de façon fiable AUC-ROC = 85%, sur la base des données sélectionnées pour les cibles choisies. -S9.2.9- Prédiction d’appartenance de 655 sujets Sx provenant de la sous-catégorie d.4 (inconnus du [Tableau 1] supra) à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7 - Les données cliniques conventionnelles (ii) sont complétées par le sexe des 655 sujets et par des données quantitatives sur des composants plasmatiques mesurées dans les échantillons de plasma de ces 655 sujets Sx. Le [Tableau 3] ci-dessous donne la liste de ces composants plasmatiques. Les données cliniques conventionnelles (ii) ainsi que les données (i) formées par les concentrations des éléments minéraux les plus différenciantes, sont choisies par l’algorithme de sélection récursive RFE, associé au modèle d’apprentissage automatique utilisé : Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine pour chacune des catégories/cibles choisies, le modèle Conditional Random Forest ou Gradient Boosting Machine prédit l’appartenance de 252 des 655 sujets Sx avec une spécificité de plus de 95%, comme suit : * 93 à la cible C2 sujets catégorie Sm≥1 (d1) souffrant de maladies neurodégénératives , * 29 à la cible C3 sujets catégorie Sm≥1 (d2) souffrant de maladies inflammatoires du SNC, * 40 la cible C2 sujets catégorie Sm≥1 (d1) sous-catégories : Sm≥1 (d1.1 ) démence Alzheimer ; Sm≥1 (d1.2) démence non Alzheimer , * 31 à la cible C2 sujets catégorie Sm≥1 (d1), sous-catégorie Sm≥1 (d1.4) autres maladies neurodégénératives * et 59 à la cible C1 sujets catégorie S m =0 (d5) sains, exempts de maladies neurologiques : contrôles premium. Exemple 3 : Pronostic/ Suivi thérapeutique d’un sujet S x à tester au travers de l’analyse statistique comparative ( 1 er protocole -S9.1- de mise en œuvre du procédé selon l’invention : ) et à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA ( 2 ème protocole -S9.2- de mise en œuvre du procédé selon l’invention :) , d’une part, à partir de données (i) & (ii) historiques d’apprentissage issues notamment d’échantillons de plasma provenant d’une population de sujets de référence malades Sm≥1 , et, d’autre part, de données (i) & (ii) issues notamment d’échantillons de plasma provenant de ce sujet S x à tester -S0- Mise en œuvre d’une base de données -S0.1- Données cliniques conventionnelles (ii) Une base de données est construite à partir de 379 échantillons de plasma provenant de 379 sujets femelles de référence souffrantes d’un cancer du sein, ERB2-positives, traitées par anticorps (Trastuzumab_Herceptin) et issues de l’étude TROIKA (NCT03013504) présentée dans l’article de X. Pivot et al. (JAMA Oncol. 2022 May 1;8(5):698-705. ) “ Efficacy of HD201 vs Referent Trastuzumab in Patients WithERBB2-Positive Breast Cancer Treated in the Neoadjuvant Setting. A Multicenter Phase 3 Randomized Clinical Trial ”. Chacun des sujets de référence malades Sm≥1 souffrant de cancer du sein (ERB2 positives) s’est vu affecter, au travers des données cliniques conventionnelles concernant les sujets: . à une cible comprenant la catégorie S m (d1) correspondant à un critère de diagnostic S m (d) spécifique (critère 1): Indice de performance d’après la grille ECOG (Eastern cooperative oncology group) ECOG; et à une sous-catégorie S m (d1.1) ECOG 0 ou à une sous-catégorie S m (d1.2) ECOG 1 ; . à une cible comprenant la catégorie S m (d2) correspondant à un critère de diagnostic spécifique (critère 2) ) : Diamètre clinique le plus grand de la tumeur; et à une sous-catégorie S m (d2.1) >30mm, ou à une sous-catégorie S m (d2.2) entre 10 et 30 mm ou à une sous-catégorie S m (d2.3) Non interprétable ; . à une cible comprenant la catégorie S m (d3) correspondant à un critère de diagnostic spécifique (critère 3): nombre de ganglions; et à une sous-catégorie S m (d3.1) >3, ou à une sous-catégorie S m (d3.2) entre 1 et 3 , ou à une sous-catégorie S m (d3.3) aucun, ou à une sous-catégorie S m (d3.4) Non interprétable ; . à une cible comprenant la catégorie S m (p1) correspondant à un critère de pronostic spécifique (critère 1): Réponse pathologique locale complète (tpCR) et à une sous-catégorie S m ( p 1.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m ( p 1.2) Non p=1, ou à une sous-catégorie S m ( p1.3 ) Non interprétable; . à une cible comprenant la catégorie S m (p2) correspondant à un critère de pronostic spécifique (critère 2): Réponse pathologique complète du sein au moment de la chirurgie (bpCR) et à une sous-catégorie S m (p2.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p2.2) Non p=1, ou à une sous-catégorie S m (p2.3) Non interprétable ; . à une cible comprenant la catégorie S m (p3) correspondant à un critère de pronostic spécifique (critère 3): Reprise pendant l'étude ou similaire (Présence d’un évènement) et à une sous-catégorie S m (p3.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p3.2) Non p=1 ; . à une cible comprenant la catégorie S m (t1) correspondant à un suivi thérapeutique, spécifique, donnée par la concentration de trastuzumab résiduelle mesurée (C trough ), et à une sous-catégorie S m (t.1 .1 ) C trough sur le cycle 5, ou à une sous-catégorie S m (t. 1. 2) C trough sur le cycle 8, ou à une sous-catégorie S m (t. 1. 3) C trough en fin de traitement. Ces cibles ou "targets" prises en compte dans le cadre du processus de décision impliquant des représentations statistiques ou de l'intelligence artificielle, propres au procédé selon l’invention. Pour les sujets malades Sm≥1 ( d,p ,t ) de référence de cet exemple 3, les cibles ou catégories et les sous-cibles ou sous catégories sont données dans le tableau 4 ci-dessous. BLQ : En dessous de la limite de quantification. -S0 .2 - Mise en œuvre d’une base de données : données d’apprentissage (i) constituées par le P rofil Minéral (PM) La base de données est complétée pour les N t = 379 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) malades Sm≥1 (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ; d2.1 ;d2.2 ;d2.3 ;d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ;p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p2.1 ; p2.2 ;p2.3 p3.1 ; p3.2 ; t1.1 ;t1.2 ;t1.3 ; de référence de cet exemple 3, par le profil minéral PM de concentrations de N em = 34 éléments minéraux, établi pour les échantillons de plasma correspondants. Ce profil minéral sur les échantillons de plasma a été réalisé comme décrit à l’exemple 1 pour les échantillons de CSF. La FIG. 8 montre la distribution des concentrations [µg/L] de 34 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons de plasma de la BDR. - S1- Un échantillon (conservé à -18°C -S3- ) provenant d'un sujet S x 112-003-001 dont la réponse thérapeutique est encore indéterminée, est utilisé. -S2- On attribue les données D sx suivantes : le numéro d’identification ID 112-003-001 et les données (ii) cliniques conventionnelles : poids et âge de S x correspondant à cet échantillon. -S4- Le PM de cet échantillon est analysé comme décrit supra pour les N t = 379 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ;d2.1 ;d2.2 ;d2.3 ;d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ;p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p2.1 ; p2.2 ;p2.3 p3.1 ; p3.2 ; t1.1 ;t1.2 ;t1.3 de cet exemple 3. Les résultats détaillés sont présentés dans le tableau 5 ci-dessous, spécifiant les concentrations de minéraux mesurées en ppb, dans cet échantillon correspondant au sujet Sx à tester ainsi . [Tableau 5] Concentrations en ppb des différents minéraux/Poids/Age -S8- Définir au moins deux cibles (comprenant chacune au moins une catégorie et éventuellement à au moins une subdivision d’au moins une catégorie ), pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible Dans cet exemple 3, on définit 3 catégories f Sm≥1 (p1) ; Sm≥1 (p2) ; Sm≥1 (p3) 3 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p1) : Sm≥1 (p1.1) ; Sm≥1 (p1.2) ; 3 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p2) : Sm≥1 (p2.1) ; Sm≥1 (p2.2) ; 2 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p3) : Sm≥1 (p3.1) ; Sm≥1 (p3.2 ) . Ces 3 catégories et ces 6 sous-catégories sont destinées à former des cibles vis-à-vis desquelles le procédé permet de prédire si Sx appartient à une ou plusieurs d’entre elles. L’appartenance de Sx à aucune, une ou plusieurs cibles n’est pas prédéfinie. En fonction des données et des catégories/sous-catégories choisies, Sx peut appartenir à 0, 1 ou plusieurs cibles. Le médecin peut participer à la définition des cibles (catégories/sous-catégories) intéressantes à viser sur le sujet Sx. Dans cet exemple, l’appartenance de Sx à aucune, à une ou plusieurs cibles, est prédite dans 3 cas de figure. 1er cas de figure : Réponse pathologique locale complète (tpCR) Cible C1* : Catégorie Sm≥1 (p1 ) sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) p=0 Oui Cible C2* : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) p=1 Non. 2ème cas de figure : Réponse pathologique complète du sein au moment de la chirurgie (bpCR) Cible C3* : Catégorie Sm≥1 (p2 ) sous-catégorie Sm≥1 (p2.1) p=0 Oui Cible C4* : Catégorie Sm≥1 (p2) sous-catégorie Sm≥1 (p2.2) p=1 Non. 3ème cas de figure : Reprise de la maladie pendant l'étude ou similaire (Présence d’un évènement) dans les 24 mois Cible C5* : Catégorie Sm≥1 (p3 ) sous-catégorie Sm≥1 (p3.1) p=0 Oui Cible C6* : Catégorie Sm≥1 (p3) sous-catégorie Sm≥1 (p3.2) p=1 Non. 2 ème protocole S9.2- de l’étape - S9 - de mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . - S9.2.1- Collecte des valeurs des données d’apprentissage : *Données (i) concentrations en éléments minéraux : voir FIG. 8 & tableau 5. *Données (ii) cliniques conventionnelles : âge ; poids : tableau 5. - S9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissag e à l’aide de StandardScaler - S9.2.3- Mise en œuvre de 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . Ces 4 modèles sont random forest, régression logistique, XGBoost et arbre de décision, configurés avec leurs paramètres par défaut. -S9.2.4- Séparation des données : Division de l'ensemble des données en parties d'entraînement (80%) et de test (20%). - S9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation : Application d'une validation croisée à 5 plis (5-fold cross-validation) avec StratifiedKFold pour l'apprentissage et l'évaluation des modèles, en calculant pour chaque itération les taux de faux positifs (FPR) et de vrais positifs (TPR). -S9.2.6- Tracé de la courbe ROC : Traçage de la courbe ROC pour chaque modèle en utilisant les moyennes des TPR et des FPR, et calcul de la moyenne de l'AUC sur les itérations de la validation croisée. La FIG. 9 annexée montre les 8 courbes ROC (courbes A à I) correspondant aux 8 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA, pour la reprise de la maladie pendant l’étude ou similaire (Présence d’un évènement) dans les 24 mois, Cible C5* : Catégorie Sm≥1 (p3 ) sous-catégorie Sm≥1 (p3.1) p=0 Oui Cible C6* : Catégorie Sm≥1 (p3) sous-catégorie Sm≥1 (p3.2) p=1 Non. Les AUC pour les 8 modèles de la FIG. 9 (courbes A à I) sont données sur cette figure. Dans la légende de la FIG. 9 , n correspond au nombre de catégories de données d’apprentissage utilisées pour chaque modèle. En étudiant le profil minéral PM des plasmas des N t = 379 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ;d2.1 ;d2.2 ;d2.3 ;d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ;p1.1 ; p1.2 ; p2.1 ; p2.2 ; p3.1 ; p3.2 ; t1.1 ;t1.2 ;t1.3 ) de référence de cet exemple 3, et à l’aide de ces 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA , on peut déterminer l’appartenance du sujet Sx à tester, avec une fiabilité certaine, à la cible C5* à la cible C6*. -S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC mesurant la capacité de chaque modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA à différencier les catégories/cibles. Le modèle IA Gradient Boosting Machine est sélectionné pour les cibles C5*/C6* ( FIG. 9 ), car c’est celui qui permet d’obtenir le meilleur score AUC. -S9.2.8- Sélection des données d’apprentissage : Les données à sélectionner sont les catégories/sous-catégories C5* : Catégorie Sm≥1 (p3) sous-catégorie Sm≥1 (p3.1) p=0 Oui & C6* : Catégorie Sm≥1 (p3) sous-catégorie Sm≥1 (p3.2) p=1 Non des sujets malades Sm≥1 de référence, les concentrations des différents minéraux [données (i)] et les données cliniques conventionnelles (ii) associées à ces sujets de référence les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du modèle IA régression logistique sélectionné en -S9.2.7-, grâce à l'estimateur RFE associé au modèle régression logistique. L’algorithme RFE, associé au modèle régression logistique, est utilisé pour la sélection des données (i) & (ii) différenciantes. Ces données sont : - pour le 3 ème cas de figure C5*/C6* : Reprise de la maladie pendant l'étude ou similaire (Présence d’un évènement) dans les 24 mois . Données (i) éléments minéraux : Na, K, Fe, Zn, Ge, As, Sn, Gd, Pb. . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge en années ; Ces données sélectionnées par l’algorithme RFE sont affichées et utilisées pour l’apprentissage du modèle d’IA choisi. La matrice de confusion ( FIG. 10 annexée), présentant les vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs, est générée à partir du jeu de données de test (représentant environ 20% de l'ensemble des données). La sensibilité et la spécificité du modèle sont calculées. Les hyperparamètres sont ensuite ajustés dans le but d'optimiser la performance du modèle. La matrice de confusion ( FIG. 10 annexée) pour cet exemple 3 est effectuée sur 20% des 379 sujets appartenant à au moins une des deux cibles C5*/C6*, soit 76 sujets. La sensibilité moyenne obtenue est de 0,45. La spécificité moyenne obtenue est de 0,93. De plus, le score AUC moyen obtenu est de 0,69. A partir de la matrice de confusion, on constate que le modèle IA régression logistique choisi, a des capacités prédictives pour connaître la réponse thérapeutique des patientes au traitement. Ainsi, avec une moyenne de AUC de 69% et une sensibilité de détection de 93%, ce modèle permet d’identifier plus de 90% des sujets Sx à tester, dont le pronostic est une reprise de leur maladie pendant les 24 mois avec le traitement effectué. -S9.2.9- Prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester dont l’échantillon a le numéro d’identification112-003-001 à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7- On met en œuvre le modèle IA de prédiction régression logistique choisi sur les données sélectionnées du sujet Sx à tester et les données sélectionnées des cibles C5*/C6* des sujets de référence. On affiche la prédiction, avec la sensibilité, la spécificité et le score AUC du modèle régression logistique choisi, pour les données analysées. La prédiction ainsi réalisée pour l’échantillon 112-003-001 sur la reprise de la maladie, à l’aide du modèle d’IA le plus performant trouvé précédemment (ici régression logistique « Logistic Regression ») est la suivante : pas de reprise de la maladie pendant l'étude ou similaire (Présence d’un évènement) dans les 24 mois En fonction des données sélectionnées pour l’échantillon 112-003-001, le modèle, entrainé sur la base de données correspondante donne un score de probabilité. Si le score indiquant la probabilité du modèle est supérieur au seuil de la prédiction du modèle, défini en fonction du besoin, en termes de spécificité et sensibilité, dans la limite du modèle, alors le modèle prédit que le sujet appartiendra à la catégorie sélectionnée. On peut choisir ce seuil pour augmenter la sensibilité ou la spécificité du modèle selon les besoins. Dans cet exemple, on opte pour un seuil qui va permettre d’obtenir le meilleur score de prédiction (compromis entre la sensibilité et la spécificité). Dans ce cas-là, on peut affirmer que l’échantillon 112-003-001 n’aura pas de reprise de la maladie avec une fiabilité d’au moins 72%. De plus, on a affiché la sensibilité, la spécificité, les caractéristiques sélectionnés, le score AUC ainsi que le nombre total de patients utilisés pour effectuer cette prédiction et le nombre de cibles. Probabilité du modèle : 0,18 ; seuil de la prédiction : 0,20 ; Sensibilité du modèle : 0,72, Spécificité du modèle : 0,57. Caractéristiques sélectionnées : Na, Mg, S, Cl, Ga, Ge, Zr, Cs, Ba, La. Moyenne AUC Score: 0,65. N Total: 378. N Cible: 61. Exemple 4 : Pronostic/Suivi thérapeutique d’un sujet S x à tester au travers de l’analyse statistique comparative ( 1 er protocole S9.1 de mise en œuvre du procédé selon l’invention :) et à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA ( 2 ème protocole S9.2 de mise en œuvre du procédé selon l’invention), d’une part, à partir de données (i) & (ii) historiques d’apprentissage issues notamment d’échantillons d ’urine provenant d’une population de sujets de référence malades Sm≥1 , et, d’autre part, à partir de données (i) & (ii) issues notamment d’échantillons d’ urine provenant de ce sujet S x à tester -S0- Mise en œuvre d’une base de données -S0.1- Données cliniques conventionnelles (ii) Une base de données est construite à partir de 197 échantillons d’urine provenant de 197 de référence malades Sm≥1, prélevés après une opération cardiaque. Il s’agit de l’étude TRANSNEPHRON (NCT 02763410) (Impact of the Composition of Packed Red Blood Cell Supernatant on Renal Dysfunction and Posttransfusion Immunomodulation -TRANSNEPHRON-). The investigators selected cardiac surgery patients for the transfusion frequency and significant post-surgical renal morbidity. Chacun des sujets de référence malades Sm≥1 s’est vu affecter, au travers des données cliniques conventionnelles concernant les sujets: . à une cible comprenant la catégorie S m (p1) correspondant à un critère de pronostic spécifique (critère 1): Insuffisance rénale au cours du séjour et à une sous-catégorie S m (p1.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p1.2) Non p=1; . à une cible comprenant la catégorie S m (p2) correspondant à un critère de pronostic spécifique (critère 2): Insuffisance respiratoire au cours du séjour (P/F le plus bas dans les 5 jours m (p2.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p2.2) Non p=1, ou à une sous-catégorie S m (p2.3) Non interprétable . . à une cible comprenant la catégorie correspondant à un critère de pronostic S m (p3) spécifique critère 3 : Infection durant réanimation et à une sous-catégorie S m (p3.1) Oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p3.2) Non p=1, ou à une sous-catégorie S m (p3.3) Non interprétable ; Ces catégories sont des "cibles" ou "targets", dans le cadre du processus de décision impliquant des représentations statistiques ou de l'intelligence artificielle, propres au procédé selon l’invention de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, en particulier du plasma. Pour les sujets malades Sm≥1 ( d,p ,t ) de référence de cet exemple, les cibles ou catégories et les sous-cibles ou sous catégories sont données dans le tableau 6 ci-dessous. P/F est un index de sévérité d'une hypoxie lors de troubles du rapport ventilation/perfusion au niveau pulmonaire donnant lieu à un effet shunt. La valeur normale est de 95mmHg / 21% = 452. Une valeur inférieure à 300 traduit une altération sévère des échanges gazeux au sein des poumons. -S0.2- Mise en œuvre d’une base de données : données d’apprentissage (i) constituées par le profil Minéral (PM) La base de données est complétée pour les N t = 197 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 (p1.1 ; p1.2 ; p2.1 ; p2.2 ; p2.3 ; p3.1 ; p3.2 ; p3.3 , p4.1 ; p4.2) ; de référence de cet exemple 4, par le profil minéral PM de concentrations de N em = 37 éléments minéraux, établi pour les échantillons d’urine correspondants. Ce profil minéral sur les échantillons d’urine a été réalisé comme décrit à l’exemple 1, pour les échantillons de CSF. La FIG. 11 montre la distribution des concentrations [µg/L] de 37 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons d’urine de la base de données. - S1- Un échantillon (conservé à -18°C -S3- ) provenant d'un sujet S x S2023_CRB002 dont le pronostic est encore indéterminé, est utilisé. -S2- On attribue, au sujet Sx à tester correspondant à cet échantillon, les données D sx suivantes : le numéro d’identification S2023_CRB002 et les données (ii) cliniques conventionnelles : poids (kg); âge (années), tabagisme (oui= 1/non=0), diabète (oui= 1/non=0), hémoglobine (en g/dL, en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), plaquettes (en nombre de plaquette/mm3 en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), lymphocytes (en nombre de lymphocyte/mm3 en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), créatinine_pré-opératoire (en micromol/L en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie), durée_circulation extracorporelle ( en minutes : durée de l'assistance circulatoire pendant le bloc), durée_clampage (en minutes : durée d'interruption du flux aortique en minutes), dobutamine_posologie_maximale (dose en microgramme/kg/min en infusion continue), lactate_haut (en mmol/L marqueur d'hypoxie), hémoglobine_basse (idem en g/dL : valeur la plus basse en post opératoire), nombre de neutrophiles,. -S4- Le PM de cet échantillon est analysé comme décrit supra pour les N t = 197 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 (p1.1 ; p1.2 ; p1.3 , p2.1 ; p2.2 ; p2.3 ; p3.1 ; p3.2 ; p3.3 ; p4.1 ; p4.2 ) de cet exemple 4. Les résultats détaillés sont présentés dans le tableau 7 ci-dessous, spécifiant les concentrations de minéraux mesurées en ppb, dans cet échantillon correspondant au sujet Sx à tester ainsi que les données (ii) cliniques conventionnelles pour Sx à tester dont le numéro d’identification est S2023_CRB002. [Tableau 7] Concentration en ppb des différents minéraux -S8- Définir au moins deux cibles pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible (chaque cible comprenant au moins une catégorie et éventuellement au moins une subdivision d’au moins une catégorie ) Dans cet exemple 4, on définit 4 catégories Sm≥1 (p1) ; Sm≥1 (p2) ; Sm≥1 (p3) ; Sm≥1 (p4) ; 3 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p1) : Sm≥1 (p1.1) ; Sm≥1 (p1.2) ; Sm≥1 (p1.3) ; 3 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p2) : Sm≥1 (p2.1) ; Sm≥1 (p2.2) ; Sm≥1 (p2.3) ; 2 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p3) : Sm≥1 (p3.1) ; Sm≥1 (p3.2) ; 2 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p4) : Sm≥1 (p4.1) ; Sm≥1 (p4.2) . Ces 3 catégories et ces 10 sous-catégories permettent de former des cibles vis-à-vis desquelles le procédé permet de prédire si Sx appartient à une ou plusieurs d’entre elles. L’appartenance de Sx à aucune, une ou plusieurs cibles n’est pas prédéfinie. En fonction des données et des catégories/sous-catégories choisies, Sx peut appartenir à 0, 1 ou plusieurs cibles. Le médecin peut participer à la définition des cibles (catégories/sous-catégories) intéressantes à viser sur le sujet Sx. Dans cet exemple 4, l’appartenance de Sx à aucune, une ou plusieurs catégories et sous-catégories, est prédite dans 4 cas de figure. 1er cas de figure : survenue d’une insuffisance rénale au cours du séjour Cible C1** : Catégorie Sm≥1 (p1 ) sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) p=0 Oui Cible C2** : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) p=1 Non. 2ème cas de figure : survenue d’une insuffisance respiratoire au cours du séjour (P/F le plus bas dans les 5 jours Cible C3** : Catégorie Sm≥1 (p2 ) sous-catégorie Sm≥1 (p2.1) p=0 Oui Cible C4** : Catégorie Sm≥1 (p2) sous-catégorie Sm≥1 (p2.2) p=1 Non. 3ème cas de figure : survenue d’une infection durant la réanimation Cible C5**: Catégorie Sm≥1 (p3 ) sous-catégorie Sm≥1 (p3.1) p=0 Oui Cible C6** : Catégorie Sm≥1 (p3) sous-catégorie Sm≥1 (p3.2) p=1 Non. 4 ème cas de figure : survenue d’au moins une des trois complications selon les 3 premiers cas de figure, complication respectivement, rénale, pulmonaire ou infection durant le séjour Cible C7**: Catégorie Sm≥1 (p 4 ) sous-catégorie Sm≥1 (p 4 .1) p=0 Oui Cible C8** : Catégorie Sm≥1 (p 4 ) sous-catégorie Sm≥1 (p 4 .2) p=1 Non. - S9.1- Traitement statistique : - S9 .1.1- Collecte des données d’apprentissage utilisées : *Données (i) concentrations en éléments minéraux : voir FIG. 1 1. *Données (ii) cliniques conventionnelles : poids (kg); âge (années), tabagisme (oui= 1/non=0), diabète (oui= 1/non=0), hémoglobine (en g/dL, en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), plaquettes (en nombre de plaquette/mm3 en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), lymphocytes (en nombre de lymphocyte/mm3 en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie ), créatinine_pré-opératoire (en micromol/L en préopératoire sur le bilan avant la chirurgie), durée_circulation extracorporelle (minutes : durée de l'assistance circulatoire pendant le bloc), durée_clampage (en minutes : durée d'interruption du flux aortique en minutes), dobutamine_posologie_maximale (dose en microgramme/kg/min en infusion continue), lactate_haut (en mmol/L marqueur d'hypoxie), hémoglobine_basse (idem en g/dL : valeur la plus basse en post opératoire), nombre de neutrophiles. -S9.1.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler -S9.1.3- [Variante V1 du 1 er protocole] Sélection des données d’apprentissage par utilisation de courbes « Volcano Plot »: Pour la sélection des données (i) concentrations en éléments minéraux et des données (ii) cliniques conventionnelles, les plus pertinentes, c’est-à-dire les plus différenciantes, on utilise, dans cet exemple l’outil de sélection Volcano Plot pour les N t = 379 sujets sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 (p1.1 ; p1.2 ; p1.3 ; p2.1 ; p2.2 ;p2.3 ; p3.1 ; p3.2 ; p4.1 ; p4.2 ) de référence de cet exemple 4. Les volcano plot sont tracés pour les 4 cas de figure de la même façon que dans l’exemple 1. Ainsi les figures 12, 13, 14 & 15 annexées représentent-elles des volcano plot qui correspondent aux 4 cas de figure mentionnés ci-dessus. On observe une bonne variabilité de l’impact des éléments minéraux sur la survenue d’une complication après l’opération. On observe un impact différent de paramètres cliniques conventionnels déjà connus, comme le poids, le sexe, la durée de l’opération, le taux de plaquettes. Mais on constate aussi des impacts des concentrations de certains éléments minéraux, ainsi statistiquement la présence de cadmium va favoriser la survenue d’une complication rénale, la présence de zirconium (Zr) ou tungstène (W) semble protéger contre l’insuffisance pulmonaire, alors que la présence de d’iode (I) et de plomb (Pb) est reliée à la survenue de plus d’infections. Globalement des concentrations élevées de zirconium (Zr) et de sélénium (Se) sont liées à la présence de moins de complications, alors que des concentrations élevées de potassium (K) et de plomb (Pb) sont reliés à la survenue de moins de complications. -S9.1.4- Réduction de dimension stochastique 2D ou 3D On met en œuvre de l'algorithme t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) pour - réduire la dimensionnalité des données ciblées via la compression des données multi-dimensionnelles en deux ou trois composantes principales, - et faciliter leur visualisation en 2D ou 3D en fonction des données sélectionnées et améliorer la distinction entre les catégories ciblées. -S9.1.5-Visualisation sur des graphiques des cibles (données ciblées) (-(i)- concentrations des différents minéraux et -(ii)- données cliniques conventionnelles) les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du procédé. Un graphique de densité de noyau KDE, (Kernel Density Estimate) est produit pour visualiser la répartition des cibles 3 ème cas de figure C5**/C6**, telles que définies précédemment. Pour ce faire, les composantes extraites suite à l'application de l'algorithme t-SNE, sont tracées respectivement sur les axes des abscisses et l'axe des ordonnées. Un scatter plot est également superposé pour montrer les points individuels. La FIG. 16 annexée illustre, sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les cibles C5**/C6** définie ci-dessus: Les régions où la densité estimée est égale ou supérieure à 50% de la valeur maximale seront affichées, avec différentes nuances ou couleurs représentant différentes plages de densité. Le traitement statistique -S9.1- permet une séparation optimale des catégories, par exemple par t-SNE. La FIG. 16 représente sur des graphiques en 2 dimensions, les cibles C5**/C6**, afin de séparer au mieux dans l’espace, les points représentants les différents sujets S m ( p3.1 ) Infection durant réanimation : oui p=0 / cible C5**; et S m (p3.2) Infection durant réanimation : non p=1 / cible C6**. Cette visualisation aide à distinguer les cibles C5**/C6** en se basant sur les données sélectionnées, telles que les concentrations en certains éléments minéraux. -S9.1.6-Positionnement La localisation des données D sx (i) formées par les concentrations en ppb des différents minéraux (Tableau 7 supra) et des données D sx (ii) comprenant (Tableau 7 supra) notamment le poids et l’âge correspondant au sujet S x à tester [Urine2023_CRB002], sont intégrées dans le graphique t-SNE de la FIG. 16 , avec pour marque distinctive une croix rouge pour faciliter son repérage. Cette localisation suggère fortement que le profil minéral PM de l'échantillon de Urine2023_CRB002 du sujet S x à tester, correspond aux caractéristiques typiques du critère de pronostic S m ( p3.1) spécifique critère 3 : Infection durant réanimation oui p=0 / cible C5**, ce qui pourrait orienter vers ce pronostic. 2 ème protocole - S9.2- de l’étape -S9- de mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . -S9 .2.1- Collecte des valeurs des données d’apprentissage : *Données (i) concentrations en éléments minéraux concentrations en éléments minéraux : voir FIG. 1 1 *Données (ii) cliniques conventionnelles : voir -S9.1.1- supra. - S9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler. - S9.2.3- Mise en œuvre de 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA. Ces 4 modèles sont random forest, régression logistique, XGBoost et arbre de décision, configurés avec leurs paramètres par défaut. -S9.2.4- Séparation des données : Division de l'ensemble des données en parties d'entraînement (80%) et de test (20%). -S9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation : Application d'une validation croisée à 5 plis (5-fold cross-validation) avec StratifiedKFold pour l'apprentissage et l'évaluation des modèles, en calculant pour chaque itération les taux de faux positifs (FPR) et de vrais positifs (TPR). -S9.2.6- Tracé de la courbe ROC : Traçage de la courbe ROC pour chaque modèle en utilisant les moyennes des TPR et des FPR, et calcul de la moyenne de l'AUC sur les itérations de la validation croisée. La FIG. 1 7 annexée montre les 4 courbes ROC correspondant aux 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA, pour le 4 ème cas de figure : survenue (pronostic) d’au moins une des trois complications selon les 3 premiers cas de figure, complications respectivement, rénale, pulmonaire ou infection durant le séjour. Cible C7**: Catégorie Sm≥1 (p4 ) sous-catégorie Sm≥1 (p4.1) p=0 Oui Cible C8** : Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.2) p=1 Non. Sur la FIG. 1 7, l’AUC pour les modèles random forest, régression logistique XGBoost et arbre de décision, est respectivement de 0,636, 0,754, 0,556 et 0,560. En étudiant le profil minéral PM des plasmas des N t = 182 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) ) malades Sm≥1 ( p1.1 ; p1.2 ;p1.3 ; p2.1 ; p2.2 ;p2.3 ; p3.1 ; p3.2 ; p4.1 ; p4.2) de référence de cet exemple 4, et à l’aide de ces 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA , on peut déterminer l’appartenance du sujet Sx à tester, avec une fiabilité certaine, à : Cible C7**: Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.1) p=0 Oui Cible C8** : Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.2) p=1 Non. - S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC mesurant la capacité de chaque modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA à différencier les catégories/cibles. Le modèle IA régression logistique est sélectionné pour les cibles C5*/C6* ( FIG. 17 ), car c’est celui qui permet d’obtenir le meilleur score AUC. -S9.2.8- Sélection des données d’apprentissage : Les données à sélectionner grâce à l'estimateur RFE associé au modèle régression, sont les catégories/sous-catégories de la cible C7**: Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.1) p=0 Oui & C8** : Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.2) p=1 Non, des sujets malades Sm≥1 de référence, les concentrations des différents minéraux [données (i)] et les données cliniques conventionnelles (ii) associées à ces sujets de référence les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA régression logistique sélectionné en -S9.2.7-. L’algorithme RFE, associé au modèle régression logistique est utilisé pour la sélection des données (i) & (ii) différenciantes. Ces données sont : - pour le 4 ème cas de figure : survenue (pronostic) d’au moins une des trois complications selon les 3 premiers cas de figure, complication respectivement, rénale, pulmonaire ou infection durant le séjour. Cible C7**: Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.1) p=0 Oui Cible C8** : Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.2) p=1 Non. * Données (i) éléments minéraux : Li, S, Cl, K, Cu, Se, Rb, Zr, Gd. * Données (ii) cliniques conventionnelles : poids, tabagisme, plaquettes, nombre de neutrophiles, durée_circulation extra-corporelle, noradrénaline_posologie_maximale. Ces données sélectionnées par l’algorithme RFE sont affichées et utilisés pour l’apprentissage du modèle d’IA choisi. La matrice de confusion ( FIG. 21 annexée), présentant les vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs, est générée à partir du jeu de données de test (représentant environ 20% de l'ensemble des données). La sensibilité et la spécificité du modèle sont calculées. Les hyperparamètres sont ensuite ajustés dans le but d'optimiser la performance du modèle. La matrice de confusion ( FIG. 18 annexée) pour cet exemple 4 a été effectuée sur 25% des 182 sujets appartenant à au moins une des deux cibles C7**/C8**, soit 45 sujets. La sensibilité moyenne obtenue est de 0,78. La spécificité moyenne obtenue est de 0,71. De plus, le score AUC moyen obtenu est de 0,78. A partir de la matrice de confusion, on constate que le modèle a des capacités prédictives pour connaître le pronostic après l’opération, avec la survenue ou non d’au moins une complication de type insuffisance rénale, insuffisance hépatique ou infection. Ainsi, avec une moyenne de AUC de 78%, on peut ainsi faire un bon pronostic sur près de 4 patients sur 5. -S9.2.9- Prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester dont l’échantillon a le numéro d’identification S2023_CRB002 à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7- On met en œuvre du modèle de prédiction régression logistique choisi sur les données sélectionnées du sujet Sx à tester et les données sélectionnées des catégories cibles C7**/C8** des sujets de référence. On affiche la prédiction, avec la sensibilité, la spécificité et le score AUC du modèle régression logistique choisi, pour les données analysées. La prédiction ainsi réalisée pour l’échantillon S2023_CRB002 sur l’apparition d’au moins une complication de type insuffisance rénale, insuffisance hépatique ou infection, à l’aide du modèle d’IA le plus performant trouvé précédemment (régression logistique « Logistic Regression ») En fonction des données sélectionnées pour l’échantillon S2023_CRB002, le modèle, entrainé sur la base de données correspondante donne un score de probabilité. Si le score indiquant la probabilité du modèle, est supérieur au seuil de prédiction du modèle, défini en fonction du besoin en termes de spécificité et sensibilité, dans la limite du modèle, alors le modèle prédit que le sujet appartiendra à la cible sélectionnée. On peut choisir ce seuil pour augmenter la sensibilité ou la spécificité du modèle selon les besoins. Ici on a opté pour une grande sensibilité. Dans ce cas-là, on peut affirmer que l’échantillon S2023_CRB002 n’aura aucune de ces 3 complications avec une fiabilité d’au moins 88%. De plus on a affiché la sensibilité, la spécificité, les caractéristiques sélectionnés, le score AUC ainsi que le nombre total de patients utilisés pour effectuer cette prédiction et le nombre de cibles. Prédiction échantillon Urine S2023_CRB002 : rapport PF > 200, pas d'insuffisance rénale ou d'infection : - dans la Cible C8** , Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.2) p=1 Non ; - hors de la Cible C7** , Catégorie Sm≥1 (p4) sous-catégorie Sm≥1 (p4.1) p=0 Oui Probabilité du modèle : 0,26; seuil de la prédiction : 0,36 ; Sensibilité du modèle : 0,88, Spécificité du modèle : 0,42 Caractéristiques sélectionnées : ['S', 'Cl', 'K', 'Cu', 'Se', 'Rb', 'Zr', 'Gd', 'POIDS', 'PLAQUETTES', 'NOMBRE de neutrophiles', 'NORADRENALINE_POSO_MAX – PO] Moyenne AUC Score: 0,77 N Total: 181 N Cible: 95 Exemple 5 : Pronostic/Suivi thérapeutique d’un sujet Sx à tester au travers de l’analyse statistique comparative ( 1er protocole -S9.1- de mise en œuvre du procédé selon l’invention :) et à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA ( 2ème protocole -S9.2- de mise en œuvre du procédé selon l’invention), d’une part, de données historiques d’apprentissage issues notamment d’échantillons de liquide folliculaire provenant d’une population de sujets de référence malades Sm≥1 , et, d’autre part, de données issues notamment d’échantillons de liquide folliculaire provenant de ce sujet Sx à tester -S0- Mise en œuvre d’une base de données -S0.1- Données cliniques conventionnelles (ii) Une base de données est construite à partir de 64 (récupérés individuellement au moment de la ponction au niveau d’un follicule) + 22 (poolés au niveau de tous les prélèvements effectués chez le même sujet de référence malade Sm≥1 ) échantillons de liquide folliculaire provenant de 64 + 22 sujets femelles de référence, subissant une ponction d’ovocytes pour une fécondation in vitro (FIV). Chacun des sujets de référence malades Sm≥1 s’est vu affecter, au travers des données cliniques conventionnelles concernant les sujets : . à une cible comprenant la catégorie correspondant à un critère de diagnostic S m (d) spécifique critère 1 S m (d1) : pathologies; à une sous-catégorie S m (d1.1) endométriose ou à une sous-catégorie S m (d1.2) tubaire ; à une sous-catégorie S m (d1.3) DOR ou à une sous-catégorie S m (d1.4) référence ; ou à une sous-catégorie S m (d1.5) diverses ou inconnues ; . à une cible ou catégorie correspondant à un critère de diagnostic S m (d) spécifique critère 2 S m (d2) : statut Ovocytaire (fluide individuel); et à une sous-catégorie S m (d2.1) M2, ou à une sous-catégorie S m (d2.2) vide ; . à une cible comprenant la catégorie correspondant à un critère de diagnostic S m (d) spécifique critère 3 S m (d3) : fécondation; et à une sous-catégorie S m (d3.1) oui, ou à une sous-catégorie S m (d3.2) non , ou à une sous-catégorie S m (d3.3) lysé, ou à une sous-catégorie S m (d3.4) 3PN ; . à une cible comprenant la catégorie correspondant à un critère de diagnostic S m (d) spécifique critère 4 S m (d4) : transfert; et à une sous-catégorie S m (d4.1) oui, ou à une sous-catégorie S m (d4.2) non , . à une cible comprenant la catégorie correspondant à un critère de pronostic S m (p1) spécifique critère 1 : issue de la FIV et à une sous-catégorie S m (p1.1) grossesse oui p=0, ou à une sous-catégorie S m (p1.2) grossesse non p=1, ou à une sous-catégorie S m (p1.3) ponction blanche; ou à une sous-catégorie S m (p1.3) échec FIV . Ces cibles ou "targets" sont prises en compte dans le processus de décision impliquant des représentations statistiques ou de l'intelligence artificielle, propres au procédé selon l’invention, dans cet exemple 5. Pour les sujets malades Sm≥1 ( d,p ,t ) de référence de cet exemple, les catégories et les sous catégories sont données dans le tableau 8 ci-dessous. - S0.2- Mise en œuvre d’une base de données : données d’apprentissage (i) constituées par le profil Minéral (PM) La base de données est complétée pour les Nt= 64+22 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) malades de référence Sm≥1 ( d,p ) (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ; d1.4 ; d1.5 ; d2.1 ;d2.2 ; d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ; d3.4 ; d 4.1 ; d4.2 ; p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p 1.4) ; de cet exemple 5, par le profil minéral PM de concentrations de N em = 31 éléments minéraux, établi pour les échantillons de liquide folliculaire correspondants. Ce profil minéral sur les échantillons de liquide folliculaire a été réalisé comme décrit à l’exemple 1 pour les échantillons de CSF. La FIG. 19 montre la distribution des concentrations [µg/L] de 31 éléments minéraux dans l’ensemble des échantillons de liquide folliculaire de la base de données. - S1 - Un échantillon (conservé à -18°C -S3-) provenant d'un sujet Sx CHUL4 dont le diagnostic et le pronostic d’issue de FIV sont encore indéterminés, est utilisé. - S2 - On attribue les données D S x suivantes : le numéro d’identification CHUL4 et les données (ii) cliniques conventionnelles : poids et âge de Sx correspondant à cet échantillon. - S4 - Le PM de cet échantillon est analysé comme décrit supra pour les Nt= 64+22 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) malades de référence Sm≥1 ( d,p ) (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ; d1.4 ; d1.5 ; d2.1 ;d2.2 ; d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ; d4.1; d4.2 ;p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p1.4) de cet exemple 5. Les résultats détaillés sont présentés dans le tableau 9 ci-dessous, spécifiant les concentrations de minéraux mesurées en ppb, dans cet échantillon correspondant au sujet Sx à tester ainsi que la donnée clinique conventionnelles (ii) : âge du sujet Sx à tester CHUL4. [Tableau 9] : Concentration en ppb des différents minéraux LOD : Limit Of Detection - S8 - Définir au moins deux cibles pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible. Dans cet exemple 5, on définit 5 catégories Sm≥1 (d1) Sm≥1 (d2) Sm≥1 (d3) Sm≥1 (d4) Sm≥1 (p1) 5 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (d1) : Sm≥1 (d1.1) ; Sm≥1 (d1.2); Sm≥1 (d1.3) ; Sm≥1 (d1.4) ; Sm≥1 (d1.5) ; 2 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (d2) : Sm≥1 (d2.1) ; Sm≥1 (d2.2) ) ; 4 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (d3) : Sm≥1 (d3.1) ; Sm≥1 (d3.2) ; Sm≥1 (d3.3) Sm≥1 (d3.4) 2 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 ( d 4) : Sm≥1 ( d 4.1) ; Sm≥1 ( d 4.2) ; 4 sous-catégories de la catégorie Sm≥1 (p1) : Sm≥1 (p1.1) ; Sm≥1 (p1.2) ; Sm≥1 (p1.3) ; Sm≥1 (p1.4) . Ces 5 catégories et ces 17 sous-catégories permettent de former des cibles vis-à-vis desquelles le procédé permet de prédire si Sx appartient à une ou plusieurs d’entre elles. L’appartenance de Sx à aucune, une ou plusieurs cibles n’est pas prédéfinie. En fonction des données et des catégories/sous-catégories choisies, Sx peut appartenir à 0, 1 ou plusieurs cibles. Le médecin peut participer à la définition des cibles (catégories/sous-catégories) intéressantes à viser sur le sujet Sx. Dans cet exemple, l’appartenance de Sx à aucune, une ou plusieurs catégories et sous-catégories, est prédite dans 4 cas de figure. 1er cas de figure : Cible C1*** : Catégorie Sm≥1 ( d 1 ) sous-catégorie Sm≥1 ( d 1.1) endométriose Cible C2*** : Catégorie Sm≥1 ( d 1) sous-catégorie Sm≥1 ( d 1. 4 ) référence : contrôle (lié à un problème d’infertilité masculine), le liquide folliculaire de la femme n’a pas de problème connu. 2ème cas de figure : Cible C3*** : Catégorie Sm≥1 (p1 ) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0 Cible C4*** : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) référence : grossesse non p=1. -S9.1- Traitement statistique : -S9.1.1- Collecte des données d’apprentissage utilisées : . Données (i) concentrations en éléments minéraux : voir FIG. 2 1. . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge. -S9.1.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler -S9.1.3- [Variante V1 du 1er protocole] Sélection des données d’apprentissage par utilisation de courbes « Volcano Plot » : Pour la sélection des données (i) concentrations en éléments minéraux et des données (ii) cliniques conventionnelles, les plus pertinentes, c’est-à-dire les plus différenciantes, on utilise, dans cet exemple, l’outil de sélection volcano Plot pour les Nt= 64+22 sujets Sm≥1 ( d,p ,t ) malades de référence Sm≥1 ( d,p ) (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ; d1.4 ; d1.5 ; d2.1 ;d2.2 ; d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ; d4.1; d4.2 ;p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p1.4) ; de cet exemple 5. Le volcano plot est tracé pour cet exemple 5, de la même façon que dans l’exemple 1. Ainsi la FIG. 20 annexée représente-elle un volcano plot qui correspond au 1 er cas de figure de cet exemple 5: Cible C1*** : Catégorie Sm≥1 (d1) sous-catégorie Sm≥1 (d1.1) endométriose versus Cible C2*** : Catégorie Sm≥1 (d1) sous-catégorie Sm≥1 (d1.4) référence : contrôle (lié à un problème d’infertilité masculine), le liquide folliculaire de la femme n’a pas de problème connu. Plus il y a du cobalt dans le liquide folliculaire et plus le liquide a une probabilité de provenir d’un sujet Sx du type Sm≥1 (d1 ) sous-catégorie Sm≥1 (d1.1) endométriose : Cible C1***. S9.1.3- [Variante V2 du 1 er protocole] : on met en œuvre cette variante telle que décrite à l’exemple 1 ci-dessus - S9.1.3.1- Définition des modèles -S9.1.3.2- Séparation des données -S9.1.3.3- Boucle d'apprentissage et d'évaluation -S9.1.3.4- Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) -S9.1.3.5- Choix du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC . - S9.1.4- Réduction de dimension stochastique 2D ou 3D -S9.1.5-Visualisation sur des graphiques des données utilisées (concentration des différents minéraux et données cliniques conventionnelles) les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du procédé . Un graphique de densité de noyau KDE, (Kernel Density Estimate) est produit pour visualiser la répartition des cibles C3***/C4*** telles que définies précédemment à l’aide de l’algorithme t-SNE Un scatter plot est également superposé pour montrer les points individuels. La FIG. 21 annexée illustre, sous forme de graphiques bidimensionnels, les distributions entre les catégories C3***/C4*** Cible C3*** : Catégorie Sm≥1 (p1 ) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0 Cible C4*** : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) référence : grossesse non p=1. Les régions où la densité estimée est égale ou supérieure à 50% de la valeur maximale seront affichées, avec différentes nuances ou couleurs représentant différentes plages de densité. Le traitement statistique -S9.1- permet une séparation optimale des catégories, par exemple par t-SNE. La FIG. 21 représente sur des graphiques en 2 dimensions, les 2 cibles C3***/C4*** , afin de séparer au mieux les points représentants les différents sujets cible C3*** : Catégorie Sm≥1 (p1) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0 et cible C4*** : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) référence : grossesse non p=1. Cette visualisation aide à distinguer les différentes cibles en se basant sur les paramètres sélectionnés, tels que les concentrations en certains éléments minéraux. - S9.1.6-Positionnement du sujet Sx CHUL4 à tester La localisation des données D sx (i) formées par les concentrations en ppb des différents minéraux (Tableau 9 supra) et des données D sx (ii) comprenant (Tableau 9 supra) notamment le poids et l’âge correspondant au sujet S x à tester [liquide folliculaire CHUL4], sont intégrées dans le graphique t-SNE de la FIG. 21 , avec pour marque distinctive une croix rouge pour faciliter son repérage. Cette localisation suggère fortement que le profil minéral PM de l'échantillon de tester [liquide folliculaire CHUL4] du sujet S x à tester, correspond aux caractéristiques typiques de la cible C3*** : Catégorie Sm≥1 (p1 ) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0, ce qui pourrait orienter vers ce pronostic. 2ème protocole - S9.2- de l’étape -S9- de mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA . - S9.2.1- Collecte des valeurs des données d’apprentissage : Données (i) concentrations en éléments minéraux. Tableau 9 supra. Données (ii) cliniques conventionnelles : âge. Tableau 9 supra. -S9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage à l’aide de StandardScaler -S9.2.3- Mise en œuvre de 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA. Ces 4 modèles sont random forest, régression logistique, XGBoost et arbre de décision, configurés avec leurs paramètres par défaut. -S9.2.4- Séparation des données : Division de l'ensemble des données en parties d'entraînement (80%) et de test (20%). - S9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation : Application d'une validation croisée à 5 plis (5-fold cross-validation) avec StratifiedKFold pour l'apprentissage et l'évaluation des modèles, en calculant pour chaque itération les taux de faux positifs (FPR) et de vrais positifs (TPR). - S9.2.6- Tracé de la courbe ROC : Traçage de la courbe ROC pour chaque modèle en utilisant les moyennes des TPR et des FPR, et calcul de la moyenne de l'AUC sur les itérations de la validation croisée. La FIG. 22 annexée montre les 8 courbes ROC correspondant aux 8 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA, pour l’issue de la FIV : grossesse ou non grossesse : Cible C3*** : Catégorie Sm≥1 (p1 ) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0 Cible C4*** : Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) référence : grossesse non p=1. Les AUC pour les 8 courbes ROC de la FIG. 22 (courbes A à I) sont données sur cette figure. Dans la légende de la FIG. 22 , n correspond au nombre de catégories de données d’apprentissage utilisées pour chaque modèle. En étudiant le profil minéral PM des liquides folliculaires des Nt = 64+22 Sm≥1 ( d,p ,t ) malades de référence Sm≥1 ( d,p ) (d1.1 ;d1.2 ; d1.3 ; d1.4 ; d1.5 ; d2.1 ;d2.2 ; d3.1 ;d3.2 ;d3.3 ;d3.4 ; d4.1; d4.2 ;p1.1 ; p1.2 ;p1.3 p1.4) ; de cet exemple 5, et à l’aide de ces 4 modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA , on peut déterminer l’appartenance du sujet Sx à tester CHUL4, avec une fiabilité certaine, à C3*** ou C4***. - S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC mesurant la capacité de chaque modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA à différencier les catégories/cibles. Le modèle régression logistique est sélectionné pour les cibles C3***/C4*** ( FIG. 22 ), car c’est celui qui permet d’obtenir le meilleur score AUC. -S9.2.8- Sélection des données d’apprentissage : Les données à sélectionner sont celles des catégories/sous-catégories Catégorie Sm≥1 (p1) issue de la FIV sous-catégorie Sm≥1 (p1.1) grossesse oui p=0 Catégorie Sm≥1 (p1) sous-catégorie Sm≥1 (p1.2) référence : grossesse non p=1, des sujets malades Sm≥1 ou sains S m =0 de référence, les concentrations des différents minéraux [données (i)] et les données cliniques conventionnelles (ii) associées à ces sujets de référence les plus différenciantes/pertinentes pour la performance du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA régression logistique sélectionné en -S9.2.7-, grâce à l'estimateur RFE associé au modèle régression logistique. L’algorithme RFE, associé au modèle régression logistique est utilisé pour la sélection des données (i) & (ii) différenciantes. Ces données sont : - pour le 2ème cas de figure C3***/C4*** : grossesse ou pas grossesse. . Données (i) éléments minéraux : 1 er test Exemple 5 : Mg, P, Cr, Mn, Zn, Rb, Zr, Cd, I, Tb. 2ème test Exemple 5 : Mg, P, Cr, Mn, Zn, Rb, Y, Zr, Cd, I, Ce, Tb. . Données (ii) cliniques conventionnelles : âge Tableau 9 supra. Ces données sélectionnées par l’algorithme RFE sont affichées et utilisés pour l’apprentissage du modèle d’IA choisi. La matrice de confusion ( FIG. 23 annexée) issue de la FIV grossesse vs pas grossesse, présentant les vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs, est générée à partir du jeu de données de test (représentant environ 20% de l'ensemble des données). La sensibilité et la spécificité du modèle sont calculées. Les hyperparamètres sont ensuite ajustés dans le but d'optimiser la performance du modèle. La matrice de confusion ( FIG. 23 annexée) pour cet exemple 5 a été construite sur 25% des 58 sujets appartenant à au moins une des deux cibles C3***/C4***, soit 14 sujets. La sensibilité moyenne obtenue est de 0,84. La spécificité moyenne obtenue est de 0,80. De plus, le score AUC moyen obtenu est de 0,82. A partir de la matrice de confusion, on constate que le modèle régression logistique choisi, a des capacités prédictives pour connaître à ce stade, avec de 80% de fiabilité, à partir du profil minéral, la survenue d’une grossesse après une fécondation In Vitro. - S9.2.9- Prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester dont l’échantillon a le numéro d’identification CHUL4 à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7- On met en œuvre du modèle de prédiction régression logistique choisi sur les données sélectionnées du sujet Sx à tester et les données sélectionnées des catégories cibles C3***/C4*** des sujets de référence. On affiche la prédiction, avec la sensibilité, la spécificité et le score AUC du modèle régression logistique choisi, pour les données analysées. En fonction des données sélectionnées pour l’échantillon CHUL4, le modèle, entrainé sur la BDR donne un score de probabilité. Si le score indiquant la probabilité du modèle est supérieur au seuil de prédiction du modèle, défini en fonction du besoin en termes de spécificité et sensibilité, dans la limite du modèle, alors le modèle prédit pour le sujet Sx à tester dont l’échantillon a le numéro d’identification CHUL4, la survenue d’une grossesse après une fécondation In Vitro. On peut choisir ce seuil pour augmenter la sensibilité ou la spécificité du modèle selon les besoins. Ici on a opté pour un seuil qui va permettre d’obtenir le meilleur score de prédiction (compromis entre la sensibilité et la spécificité). Dans ce cas-là, on peut affirmer que le sujet correspondant à l’échantillon CHUL4 n'aura pas de grossesse à l’issue de la tentative de FIV, avec une fiabilité d’au moins 78%. 1 er test Exemple 5 : Prédiction échantillon CHUL4: pas de grossesse Données (i) sélectionnées : Mg, P, Cr, Mn, Zn, Rb, Zr, Cd, I, Tb Probabilité du modèle : 0 , 209 ; seuil de la prédiction : 0 , 421 ; Sensibilité du modèle : 0,78 ; Spécificité du modèle : 0,85 ; Moyenne AUC Score: 0,76 ; N t Total de sujets: 57; 2ème test Exemple 5 : Prédiction échantillon CHUL4 sensibilité élevée : pas de grossesse Données (i) sélectionnées : Mg, P, Cr, Mn, Zn, Rb, Y, Zr, Cd, I, Ce, Tb Probabilité du modèle : 0,19 ; seuil de la prédiction : 0, 20 ; Sensibilité du modèle : 0,89 ; Spécificité du modèle : 0,49 ; Moyenne AUC Score: 0,80 ; N t Total de sujets: 57 ; On a diminué le seuil pour augmenter la sensibilité du modèle, on obtient alors toujours un pronostic d’échec de grossesse à l’issue de la tentative FIV pour le sujet Sx correspondant à l’échantillon CHUL4, on a pour ce second test une sensibilité de 0,89, c’est-à-dire une fiabilité proche de 89%. Procédé de diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, caractérisé en ce qu’il consiste essentiellement : -S0- Mettre en œuvre au moins une base de données de référence (BDR) comprenant des données relatives, d’une part, à des échantillons de fluide biologique, et, d’autre part, aux sujets desquels proviennent les échantillons de fluide biologique ; - chaque échantillon correspondant à un sujet sain S m=0 de référence ou à un sujet malade S m 1 de référence traité ou non, m étant un entier naturel positif; - chaque sujet S m (d,p,t) de référence correspondant à une catégorie de diagnostic S m (d) et/ou à une catégorie de pronostic S m (p) et/ou à une catégorie de réponse thérapeutique S m (t) ; chaque catégorie pouvant éventuellement être subdivisée en un ou plusieurs niveaux ; - la base de données comprenant des données relatives à un nombre total N t de sujets S m=0 (d,p,t) et Sm≥1 (d,p,t) de référence; avec N t supérieur ou égal à -selon un ordre croissant de préférence- 50, 100, 500, 1000; - ces données comprenant pour chaque échantillon : (i) au moins un profil minéral PM de concentrations d’éléments minéraux dans le fluide biologique des sujets S m=0 (d,p,t) et/ou Sm≥1 (d,p,t) de référence; de préférence les concentrations d’un nombre N em éléments minéraux; * N em étant -selon un ordre croissant de préférence- supérieur ou égal à 5, 10, 20, 25, 30; ces éléments minéraux étant choisis dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par : Li, B, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Ga, Ge, As, Se, Br, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Ru, Rh, Pd, Ag, Cd, In, Sn, Sb, I, Cs, Ba, La, Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Tb, Ta, W, Os, Pt, Au, Tl, Pb, Bi et U; et, de préférence dans le sous-groupe comprenant -avantageusement constitué par : Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Zr, Sn, I, Cs, Ba, Pb, Bi et U; (ii) de préférence, des données cliniques conventionnelles relatives aux sujets S m=0 (d,p,t) et/ou Sm≥1 (d,p,t) de référence, ces données (ii) étant choisies dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par-: l’âge, le genre, la taille, le poids, des données sur le type de maladie considérée pour autant qu’elle soit connue, des données sur les antécédents médicaux des sujets S m=0 (d,p,t) et/ou Sm≥1 (d,p,t) de référence, des données sur le (ou les) traitement(s) thérapeutiques des sujets S m=0 (d,p,t) et/ou Sm≥1 (d,p,t) de référence, pour autant qu’il(s) existe(nt), le style de vie, des concentrations en composants du fluide biologique autres que des éléments minéraux, en particulier des concentrations en biomarqueurs, en protéines, en lipides, en lipoprotéines, en globules rouges, en globules blancs, en plaquettes; -S1- Mettre en œuvre au moins un échantillon E x de fluide biologique d’au moins un sujet S x à tester; -S2- Éventuellement attribuer à chaque échantillon E x de l’étape -S1- des données D Sx sur le sujet S x à tester, ces données D Sx répondant à la même définition que les données (ii) visées en S0; -S3- Éventuellement conserver au moins une partie des échantillons E x de l’étape S1 dans des conditions déterminées ; -S4- Analyser chaque échantillon de l’étape S1 pour déterminer au moins un PM tel que défini en S0(i); -S5- Éventuellement, compléter et/ou mettre à jour les données attribuées à l’étape S2, au moins une fois, pour tout ou partie des échantillons; -S6- Eventuellement compléter et/ou répéter les analyses effectuées à l’étape S4, au moins une fois, sur tout ou partie des échantillons issus de l’étape S2 ou S3; -S7- Enrichir la base de données avec les données produites à au moins l’une des étapes S4,S5,S6; -S8- Définir au moins deux cibles pour faire au moins une prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester, à au moins une cible, chaque cible comprenant au moins une catégorie et/ou au moins une subdivision d’au moins une catégorie; -S9- Mettre en œuvre -S9.1-: 1 er protocole consistant à - Réaliser un traitement statistique des données de la BDR, de préférence d’une sélection de ces données ; *parmi lesquelles figurent les profils minéraux PM (ii) comportant au moins X éléments minéraux différenciants, X correspondant à -selon un ordre croissant de préférence- 3, 5,10, 15, 15, 20, 25, 30; *et relatives aux S m=0 (d,p,t) et/ou sujets S m (d,p,t) ; pour attribuer les sujets S m (d,p,t) à au moins une cible définie en S8; à l’aide d’un outil de réduction de la dimensionnalité des données en 2D ou 3D et de visualisation graphique des cibles; - et Positionner sur la visualisation graphique des cibles, les données D Sx sur le ou les sujets S x à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles ; pour aider au diagnostic, au pronostic et/ou au suivi thérapeutique de maladies, notamment de maladies neurologiques, pour le sujet ou les sujets Sx ; et/ou, -S9.2- Mettre en œuvre un 2 ème protocole consistant à : - Mise en œuvre d’au moins un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA; - Apprentissage par ce(s) modèle(s) dans la BDR pour faire le choix d’au moins un modèle et/ou d’une sélection de données, *parmi lesquelles figurent les profils minéraux PM (ii) comportant au moins X éléments minéraux différenciants, X correspondant à -selon un ordre croissant de préférence- 3, 5,10, 15, 15, 20, 25, 30, ces X éléments minéraux différenciants étant compris parmi les plus performants pour la prédiction de l’appartenance du sujet Sx à tester, à au moins une cible définie en S8 ; - Eventuellement optimisation des paramètres du/des modèle/s choisi/s ; - Utilisation du/des modèle/s choisi/s pour prédire l’appartenance du sujet Sx à au moins une cible définie en S8 et aider au diagnostic, au pronostic et/ou au suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, pour le sujet S x à tester. Procédé selon la revendication 1, caractérisé . en ce que le fluide biologique est choisi dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par- le fluide cérébrospinal, le sang complet, le plasma sanguin, l’urine, le fluide folliculaire, la bile, . et en ce que les maladies impactant le profil minéral du fluide biologique, comprennent : . dans le cas du fluide cérébrospinal, des maladies affectant le système nerveux central, en particulier les maladies neurologiques, telles que les maladies psychiatriques, les maladies neurodégénératives du type Parkinson ou Alzheimer, . dans le cas du plasma sanguin, des cancers, des maladies neurologiques, des maladies en lien avec la fertilité, d’arythmies cardiaques, . dans le cas de l’urine, des maladies en lien avec des complications chirurgicales suite à des opérations complexes, en particulier cardio-vasculaires, . dans le cas dans le cas des fluides folliculaires, des maladies en lien avec l’endométriose ou des maladies entrainant des problèmes de fertilité et nécessitant en particulier des aides à la procréation. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la BDR comprend des données relatives à des sujets S m=0 (d,p,t) sains de référence ou des sujets Sm≥1 (d,p,t) malades de référence qui souffrent d’une ou plusieurs maladies impactant au moins deux fluides biologiques choisis dans le groupe comprenant -avantageusement constitué par- le fluide cérébrospinal, le sang complet, le plasma sanguin, l’urine, le fluide folliculaire, la bile. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend une étape -S0α- de construction de la base de données de référence consistant à recueillir des données, notamment des données (i) et/ou (ii) et/ou des données D Sx et à les stocker. Procédé selon l’une au moins des revendications précédentes caractérisé en ce que l’analyse en S4 est semi-quantitative, la spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif, ou ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry) étant préférée. Procédé selon l’une au moins des revendications précédentes caractérisé en ce que la prédiction d’appartenance du sujet Sx à tester à au moins une cible selon -S8-, s’inscrit dans un diagnostic maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique, pour le sujet Sx à tester, et en ce que la BDR comprend des données relatives à un nombre N s de sujets sains S m=0 (d,p,t) de référence et un nombre N m de sujets malades Sm≥1 (d,p,t) de référence; avec [N s / (N s + N m )] *100 supérieur ou égal à -selon un ordre croissant de préférence- 20% , 30 %, 40%. Procédé selon l’une au moins des revendications précédentes caractérisé en ce que le 1 er protocole -S9.1- comprend les étapes suivantes : -S9.1.1- Collecte des données dans la BDR ; -S9.1.2- Normalisation des données ; -S9.1.3- Sélection parmi les données (i), et éventuellement les données (ii), de données différenciantes ; -S9.1.4- Réduction de la dimensionalité des données en 2D ou 3D, de préférence par une méthode d’analyse en composante principale PCA et/ou par une méthode t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) ; -S9.1.5-Visualisation des cibles sur des graphiques ; -S9.1.6- Positionnement sur la visualisation graphique des cibles, les données D Sx sur le ou les sujets S x à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles. Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que l’étape -S9.1.3- consiste à utiliser : * [Variante V1 du 1 er protocole] des courbes « volcano plot » et/ou * [Variante V2 du 1 er protocole] un algorithme de sélection, de préférence un algorithme de sélection récursive « recursive features elimination-RFE », éventuellement associé à un modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA choisi parmi un groupe de modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA, par mise en œuvre des sous étapes suivantes : -S9.1.3.1- Définition des modèles ; -S9.1.3.2- Séparation des données ; -S9.1.3.3- Boucle d'apprentissage et d'évaluation ; -S9.1.3.4- Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) ; -S9.1.3.5- choix du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basé sur le meilleur score AUC. Procédé selon l’une au moins des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que le 2 ème protocole d’IA en S9.2 comprend les étapes suivantes : -S9.2.1- Collecte dans la BDR des valeurs des données d’apprentissage ; -S9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage ; -S9.2.3- Mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA ; -S9.2.4- Séparation des données ; -S9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation ; -S9.2.6- Tracé de la courbe ROC pour chaque modèle et calcul de la moyenne de l’AUC (score AUC) ; -S9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA basée sur le meilleur score AUC ; -S9.2.8- Sélection des données d’apprentissage ; -S9.2.9- Prédiction d’appartenance du sujet Sx à au moins une cible, à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7-. Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que l’étape -S9.2.8- consiste à utiliser des courbes « volcano plot » et/ou l’algorithme de sélection récursive RFE associé au modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA sélectionné à l’étape -S9.2.7-. Procédé selon l’une au moins des revendications précédentes caractérisé en ce que : *on établit un pronostic consistant à évaluer les risques de complications cliniques liées à un problème rénal, un problème pulmonaire, à une infection, et/ou les risques de complications létales, pour un sujet Sx à tester, ayant subi une opération chirurgicale, en particulier une opération chirurgicale dans laquelle ont été mis en œuvre un clampage et/ou des transfusions sanguines et/ou une circulation sanguine extracorporelle ; ce pronostic constituant une aide à la décision médicale de maintenir ou non le sujet Sx en soins intensifs ; et/ou *on établit un suivi thérapeutique consistant à évaluer lors d’un traitement médicamenteux d’un sujet Sx à tester, le taux résiduel de médicament circulant après son administration, en une plusieurs reprises, au sujet Sx à tester, pour une ou plusieurs durée après l’administration ou les administrations, en particulier en oncologie ; ce suivi thérapeutique constituant une aide à la décision médicale de modifier ou non la dose de médicament à administrer au sujet Sx à tester; et/ou * on établit un suivi thérapeutique consistant à évaluer lors d’un traitement de radiothérapie d’un sujet cancéreux Sx à tester, la réponse clinique des tumeurs et/ou la survenue de complications cliniques, en particulier de nécroses de tissus sains et/ou d’entérites, ce suivi thérapeutique constituant une aide à la décision médicale de modifier ou non les doses d’irradiation du sujet Sx à tester; et/ou * on établit un pronostic consistant à évaluer dans le cadre d’une aide à la procréation médicale, pour un sujet Sx à tester, le taux de succès des ponctions d’ovocytes, et/ou des fécondations et/ou des transferts d’embryons et/ou de la survenue d’une grossesse; ce pronostic constituant une aide à la décision de congélation ou non d’ovocytes et/ou de transferts ou non d’ovocytes et/ou de la décision quant au nombre d’embryons à transférer. Dispositif électronique pour la mise en œuvre du procédé selon l’une au moins des revendications précédentes, le dispositif comprenant * des modules de mise en œuvre du 1er protocole -S9.1-: -M9.1.1- Collecte des données dans la BDR -M9.1.2- Normalisation des données ; -M9.1.3- Sélection parmi les données (i), et éventuellement les données (ii), de données différenciantes ; -M9.1.4- Réduction de la dimensionalité des données en 2D ou 3D, de préférence par une méthode d’analyse en composante principale PCA et/ou par une méthode t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) ; -M9.1.5-Visualisation des cibles sur des graphiques ; -M9.1.6-Positionnement sur la visualisation graphique des cibles les données D Sx sur le ou les sujets S x à tester, pour visualiser le positionnement du ou des Sx, par rapport aux cibles ; * des modules de mise en œuvre du 2 ème protocole -S9.2-: -M9.2.1- Collecte dans la BDR des valeurs des données d’apprentissage -M9.2.2- Normalisation des valeurs des données d’apprentissage -M9.2.3- Mise en œuvre de plusieurs modèles d’apprentissage automatique et de prédiction par IA -M9.2.4- Séparation des données -M9.2.5- Boucle d'apprentissage et d'évaluation -M9.2.6- Tracé de la courbe ROC -M9.2.7- Sélection du modèle d’apprentissage automatique et de prédiction par IA -M9.2.8- Sélection des données/caractéristiques d’apprentissage -M9.2.9- Prédiction de la cible du sujet Sx à l’aide du modèle sélectionné en -S9.2.7-. Système comprenant le dispositif électronique selon la revendication 12, au moins un serveur informatique hébergeant ce dispositif électronique, la BDR et au moins un terminal permettant à au moins utilisateur de communiquer avec le dispositif électronique, notamment pour transmettre des données D Sx relatives à un sujet Sx à tester et du même type que les données (i) & (ii) définies en S0 dans le procédé selon l’une des revendications 1 à 11, et pour recevoir en retour des informations, relatives au sujet Sx à tester, d’aide au diagnostic, pronostic et/ou de suivi thérapeutique de maladies impactant la composition en minéraux d’au moins un fluide biologique. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 11, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement informatique. Support de données sur lequel est enregistré un programme informatique selon la revendication 4.