Diagnostiquer la maladie de Parkinson le plus tôt possible et sans toucher les patients, c’est le pari des chercheurs du MIT qui ont conçu une intelligence artificielle qui étudie la respiration des malades pendant leur sommeil.
La maladie de Parkinson est connue pour les tremblements et autres troubles moteurs qu’elle provoque. Mais avant l’apparition de ces derniers, elle est difficile à diagnostiquer pour les médecins car il n’existe pas de biomarqueurs faciles à étudier qui peuvent témoigner du déclenchement de la maladie ou de son évolution. Face à ce problème, une équipe de chercheurs du MIT (Massachusetts Institute of Technology) proposent leur solution : étudier la respiration durant le sommeil des patients et diagnostiquer la maladie de Parkinson sans même les toucher.
« Une relation entre la maladie de Parkinson et la respiration a été notée dès 1817, dans les travaux du Dr James Parkinson. Cela nous a motivés à envisager la possibilité de détecter la maladie à partir de la respiration sans regarder les mouvements », explique Dina Katabi, chercheuse au MIT et directrice de ce travail de recherche publié dans Nature Medecine. L’observation du médecin anglais qui a décrit pour la première fois la maladie qui porte aujourd’hui son nom a été testée avec un outil moderne : l’intelligence artificielle.
Schéma général de l’expérience. À partir d’un dispositif sans fil ou d’une ceinture, des données sur la respiration des patients sont collectées puis analysées par l’intelligence artificielle qui est capable de détecter la maladie de Parkinson. © Yuzhe Yang et al., Nature Medecine
Schéma général de l’expérience. À partir d’un dispositif sans fil ou d’une ceinture, des données sur la respiration des patients sont collectées puis analysées par l’intelligence artificielle qui est capable de détecter la maladie de Parkinson. © Yuzhe Yang et al., Nature Medecine
Diagnostiquer la maladie de Parkinson durant le sommeil
L’équipe du MIT a mis au point un appareil, semblable à un boîtier Wifi, qui envoie des ondes radio dans la chambre du patient. Une intelligence artificielle semblable à un réseau de neurones, tel qu’il pourrait exister dans le cerveau, analyse la réflexion des ondes dans l’environnement et y extrait des données sur la respiration de la personne endormie. L’intelligence artificielle peut ainsi suivre, chaque nuit, l’évolution de la respiration du patient sans même le toucher.
Le dispositif a été testé sur plus de 7.000 patients, dont 757 avec la maladie de Parkinson, avec de bonnes performances. Il a diagnostiqué la maladie de Parkinson avec une sensibilité de 80,22 % et une spécificité de 78,62 % en se basant sur les données collectées pour une seule nuit ; si l’on combine plusieurs nuits de suivi, les performances augmentent de 100 %. L’intelligence artificielle a également su différencier une personne atteinte de Parkinson d’une présentant la maladie d’Alzheimer.
Néanmoins, la portée de ces résultats est limitée. Si les données collectées par les scientifiques suggèrent une association forte entre la respiration et la maladie de Parkinson – une association aussi observée dans d’autres études -, le mécanisme biologique derrière cette association est encore mal connu et requiert de plus amples recherches. De plus, la maladie de Parkinson est plurielle, avec des manifestations parfois atypiques qui n’ont pas été étudiées ici. Ce travail reste le plus ambitieux réalisé à ce jour sur le sommeil des personnes atteintes de Parkinson, mentionne Ray Dorsey, un chercheur de l’équipe affilié à l’université de Rochester. D’autres études sont nécessaires pour confirmer que la respiration est un bon biomarqueur pour diagnostiquer la maladie de Parkinson bien avant l’apparition des troubles moteurs, améliorant ainsi la prise en charge des 25.000 personnes touchées chaque année en France – et quelque 300.000 autres ailleurs dans le monde.
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