La Massachusetts Institute of Technology (MIT) a développé un appareil qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour détecter la présence et la gravité de la maladie de Parkinson par les schémas respiratoires des patients.
Étant donné que les symptômes respiratoires surviennent aux premiers stades de la maladie, les chercheurs ont proposé que l’évaluation de la respiration puisse aider à diagnostiquer la maladie de Parkinson à des stades précoces.
« 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 », a déclaré Dina Katabi, PhD, professeure au département de génie électrique et informatique du MIT et chercheuse principale à la MIT Jameel Clinic. communiqué de presse.
“Certaines études médicales ont montré que les symptômes respiratoires se manifestent des années avant les symptômes moteurs, ce qui signifie que les attributs respiratoires pourraient être prometteurs pour l’évaluation des risques avant le diagnostic de la maladie de Parkinson”, a-t-elle déclaré.
Cette nouvelle approche a été décrite dans l’étude, “Détection et évaluation de la maladie de Parkinson par l’intelligence artificielle à l’aide de signaux respiratoires nocturnes», publié dans la revue Médecine naturelle.
Le diagnostic de la maladie de Parkinson est généralement posé en évaluant les symptômes principalement liés à la fonction motrice, tels que les tremblements et la rigidité. Cependant, ces symptômes ont tendance à apparaître à un stade tardif, retardant le diagnostic de ces patients. En tant que tel, il existe un besoin urgent de nouveaux biomarqueurs diagnostiques, en particulier ceux qui peuvent détecter la maladie de manière précoce.
De plus, au cours des dernières années, les chercheurs ont étudié le liquide céphalo-rachidien (le liquide qui entoure le cerveau et la moelle épinière) et la neuroimagerie comme méthodes potentielles pour détecter la maladie de Parkinson. Cependant, ces approches sont invasives, coûteuses et nécessitent l’accès à des centres médicaux spécialisés, ce qui entrave les tests réguliers qui pourraient conduire à une détection précoce de la maladie ou à une surveillance continue de sa progression.
Tester l’appareil
Une équipe de chercheurs du MIT, en collaboration avec le Université de Rochester, Clinique Mayoet Hôpital général du Massachusettsont développé un appareil d’intelligence artificielle capable d’évaluer si une personne est atteinte de la maladie de Parkinson en analysant les schémas respiratoires qui se produisent pendant le sommeil.
L’appareil a été testé sur une large base de données de 7 671 personnes, dont 757 atteintes de la maladie de Parkinson. Les données provenaient de plusieurs hôpitaux aux États-Unis, ainsi que de bases de données publiques.
Le modèle utilise un réseau de neurones, un ensemble d’algorithmes qui imitent le cerveau humain. L’appareil, qui ressemble à un routeur Wi-Fi, est conçu pour émettre des signaux radio et analyser les réflexions autour de lui pour obtenir les signaux respiratoires d’une personne.
Il existe deux façons d’extraire les signaux respiratoires pendant le sommeil. L’un est à travers une ceinture placée autour de la poitrine d’une personne. L’autre passe par un appareil sans fil installé au mur. Les signaux sont ensuite envoyés au réseau neuronal, qui évaluera la présence de la maladie de Parkinson sans nécessiter d’interaction avec le patient et le soignant.
Une fois qu’une personne est diagnostiquée avec la maladie de Parkinson, l’appareil est capable d’évaluer la gravité de la maladie — conformément à Échelle d’évaluation unifiée de la maladie de Parkinson de la Movement Disorder Society — et suivre sa progression dans le temps.
Les résultats de l’étude « montrent le potentiel d’un nouveau biomarqueur numérique » pour la maladie de Parkinson qui « est non invasif et facile à mesurer au domicile de la personne. De plus, en utilisant des signaux sans fil pour surveiller la respiration, les mesures peuvent être collectées chaque nuit sans contact », ont écrit les chercheurs.
Selon Katabi, cette étude peut être un déclencheur important pour le développement de nouvelles thérapies, car “les résultats peuvent permettre des essais cliniques d’une durée nettement plus courte et moins de participants, accélérant finalement le développement de nouvelles thérapies”, a-t-elle déclaré.
“Nous n’avons eu aucune percée thérapeutique au cours de ce siècle, ce qui suggère que nos approches actuelles pour évaluer de nouveaux traitements sont [sic] sous-optimal », a déclaré Ray Dorsey, professeur de neurologie à l’Université de Rochester et co-auteur de l’étude.
“Nous avons très peu d’informations sur les manifestations de la maladie dans leur environnement naturel et [Katabi’s] L’appareil vous permet d’obtenir des évaluations objectives et réelles de la façon dont les gens vont à la maison », a-t-il ajouté. “L’analogie que j’aime faire [of current Parkinson’s assessments] est un réverbère la nuit, et ce que nous voyons du réverbère est un très petit segment … [Katabi’s] capteur entièrement sans contact nous aide à éclairer l’obscurité.
Cette nouvelle approche peut également aider environ 40 % des patients parkinsoniens qui sont géographiquement dispersés et éloignés des spécialistes de la maladie de Parkinson dans les zones urbaines.
“En termes de soins cliniques, l’approche peut aider à l’évaluation des patients atteints de la maladie de Parkinson dans les communautés traditionnellement mal desservies, y compris ceux qui vivent dans les zones rurales et ceux qui ont des difficultés à quitter leur domicile en raison d’une mobilité réduite ou d’une déficience cognitive”, a ajouté Katabi.
Cette recherche a été parrainée par le Instituts nationaux de la santé et en partie soutenu par le Fondation nationale de la science et le Fondation Michael J. Fox pour la recherche sur la maladie de Parkinson.
