Comment l’intelligence artificielle aide à lutter contre la maladie de Parkinson

Mathématiciens et médecins travaillent main dans la main pour combattre la maladie de Parkinson. Ils essayent de mieux cerner l’évolution de cette maladie neurodégénérative.

 

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Comment l’intelligence artificielle aide à lutter contre la maladie de Parkinson
L'intelligence artificielle permet d'analyser la progression de la maladie de Parkinson.

Avec environ 100 000 personnes touchées, la maladie de Parkinson est la deuxième maladie neurodégénérative la plus répandue en France après Alzheimer. Caractérisée par la destruction progressive d’une catégorie de neurones, son évolution varie pour chaque patient. Pour essayer de mieux comprendre comment les symptômes apparaissent, l’Institut du cerveau et de la moelle épinière (ICM) s’est associé à l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA).

En cette Journée mondiale de la maladie de Parkinson, le Dr Stanley Durrleman, chercheur à l’INRIA et coordinateur du centre de neuro-informatique de l'ICM, nous explique les apports de l’intelligence artificielle pour combattre la maladie de Parkinson.

Pourquoi se tourner vers l’intelligence artificielle et non pas vers la médecine pure pour avancer dans la recherche contre la maladie de Parkinson ?

C’est une maladie très complexe qui entraîne des lésions au cerveau avec la mort de neurones. Grâce à l’imagerie médicale, il est possible d’obtenir des données sur la mort neuronale et l’apparition clinique de la maladie. Le problème, c’est qu’on ne comprend pas comment les effets se combinent et s’expriment différemment chez chacun. Grâce à l’intelligence artificielle, nous pouvons réaliser des simulations sur le cerveau.

Comment fonctionnent les algorithmes que vous avez mis au point ?

Nous mélangeons les cohortes de l’Hôpital de la Pitié-Salpêtrière avec celles de l’Institut du cerveau et de la moelle épinière, ainsi que des données américaines publiques. Les données dont nous disposons sont de natures différentes : de l’imagerie médicale, des comptes-rendus de médecine… Et surtout, chacune correspond à un moment différent de l’évolution de la maladie. Elles ne correspondent qu’à une fenêtre étroite d’observation. Alors que nous n’observons un patient que deux, trois ou quatre fois pendant sa maladie, les algorithmes que nous avons mis au point vont réussir à recoller les morceaux pour retrouver tous les stades de la maladie. Ils cernent plusieurs aspects de la maladie, comme les symptômes cognitifs ou moteurs.

Quelles conclusions avez-vous déjà pu tirer sur la maladie ?

Nous pensons pouvoir montrer à court terme que la maladie ne se développe pas de la même façon chez les hommes et chez les femmes. Nous avons pu observer que les symptômes ne sont pas du tout uniformes. Pourtant, en consultation, tout le monde est pris en charge de la même façon. Notre équipe s’est donc fixée pour but de mettre au point un système d’aide à la décision pour le médecin. Il permettrait d’expliquer au patient comment sera son cerveau dans six mois, ainsi que dans quel état seront ses capacités cognitives et motrices. Le traitement et la prévention seraient personnalisés en amont.

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