L’intelligence artificielle s’attaque à la maladie de Parkinson

Pour la Journée mondiale contre la maladie de Parkinson le 11 avril, un clip de sensibilisation est diffusé par l’Institut du cerveau et de la moelle épinière (ICM). L’occasion de parler d’un projet qui mobilise l’intelligence artificielle pour mieux comprendre l’affection neurodégénérative.

" Seules nos émotions devraient nous faire trembler ", c'est le titre du spot de sensibilisation diffusé par l'Institut du cerveau et de la moelle épinière (ICM) à l'occasion de la Journée mondiale contre la maladie de Parkinson, ce 11 avril 2018. Une courte vidéo (à voir ci-dessous) qui s'appuie sur l'un des symptômes caractéristiques de cette affection neurodégénérative : le tremblement au repos. Aussi marquant soit-il, ce trouble ne concerne en réalité que 70 % des malades, qui peuvent aussi être sujets à l'akinésie — lenteur dans l'exécution des mouvements — ou à des rigidités musculaires affectant plus ou moins sévèrement leur motricité au quotidien.

Les utilisateurs de smartphone sous Android peuvent tester l'expérience “immersive3 proposée par les réalisateurs du clip en suivant ce lien.

Aujourd'hui, en l'absence de traitement curatif, les 166 000 patients diagnostiqués en France ne bénéficient que de soins pour atténuer ou ralentir la progression de ces symptômes. Mais ces dernières années, la recherche a permis de “mettre en évidence un état présymptomatique de la maladie”, explique la professeure Marie Vidailhet, spécialiste de la maladie et cheffe d'équipe à l'ICM. “Différents signes identifiés indiquent que la maladie commence bien avant le diagnostic”, précise la neurologue en marge de la présentation du spot de sensibilisation. Parmi ces indices — qui ne donnent toutefois pas de certitude que l'affection se développera — on compte les troubles du comportement en sommeil paradoxal, des anomalies de la voix, de l'expression faciale ou encore des troubles des mouvements oculaires pouvant refléter les prémices d'un dysfonctionnement de la motricité. Autant de signes avant-coureurs potentiels dont la détection pourrait être facilitée par les nouvelles technologies.

Mais pour rendre ces indices pertinents et débusquer ainsi l'affection au seuil de son développement, encore faut-il “comprendre le scénario typique d'évolution de la maladie”, rappelle Stanley Durrleman, chercheur Inria à l'ICM, spécialisé dans la modélisation des données de santé. Le mathématicien est en effet en charge du projet Sémaphore qui utilise les techniques d'intelligence artificielle pour créer un modèle personnalisé de la progression de la maladie. La méthode consiste à collecter les données cliniques, comportementales, génétiques, métaboliques et d'imagerie cérébrale auprès de deux groupes de patients. (...)