Découvrez comment l’intelligence artificielle et l’imagerie médicale révolutionnent la détection précoce de la maladie de Parkinson, permettant un diagnostic avant l’apparition des premiers symptômes.
Imaginez un futur où détecter la maladie de Parkinson avant même l’apparition des premiers symptômes devient une réalité. Où, grâce à l’alliance de l’intelligence artificielle (IA) et de l’imagerie médicale, vous pourriez agir tôt pour influencer le développement de cette maladie neurodégénérative qui affecte actuellement près de 200 000 personnes en France, avec des projections alarmantes de 300 000 cas d’ici 2030. Cette vision est celle que partagent les chercheurs Racha Soubra et Aly Chkeir de l’Université de technologie de Troyes (UTT), opérant au sein de l’Unité de Recherche LIST3N. Leur projet, AMPIATI (Anticipation de la Maladie de Parkinson par l’Intelligence Artificielle et le Traitement d’Images), promet de révolutionner le diagnostic de Parkinson. En exploitant des techniques d’avant-garde d’imagerie médicale et d’IA, leur objectif est de repérer la maladie bien avant les symptômes classiques, comme les tremblements ou le ralentissement des mouvements.
L’intelligence artificielle dans la détection précoce de Parkinson
« Notre démarche pourrait transformer radicalement le diagnostic et le traitement de la maladie de Parkinson. L’alliance de l’imagerie médicale à l’IA nous permet d’envisager de nouvelles avenues pour améliorer la recherche autour de cette affection débilitante », explique Racha Soubra, de l’UTT.
L’enthousiasme est palpable chez les chercheurs, fiers de leur méthode innovante de segmentation pour la détection précoce de Parkinson.
« Nous sommes impatients de pousser plus loin les capacités de l’imagerie médicale et de l’IA », ajoutent-ils.
Détecter les biomarqueurs de Parkinson avant tout signe clinique
Actuellement, le diagnostic de Parkinson repose largement sur l’observation des symptômes cliniques, les biomarqueurs issus d’imageries médicales cérébrales n’étant pas encore exploités en clinique. Le projet AMPIATI propose une approche novatrice : utiliser l’imagerie médicale pour identifier les premiers indicateurs de la maladie, tels que la disparition de neurones producteurs de dopamine, avant même l’apparition des symptômes.
En se focalisant sur le striatum, zone clé du cerveau impliquée dans le contrôle des mouvements, l’équipe utilise l’IA et le traitement d’images pour extraire des biomarqueurs et évaluer le stade précoce de la maladie neurodégénérative.
Illustré par des formes géométriques simplifiées représentant l’évolution des biomarqueurs, leur recherche vise à utiliser l’apprentissage profond pour détecter ces formes et identifier le « Biomarqueur-0 », indice d’un risque précoce de Parkinson. Cette technologie avancée promet une évaluation précise et automatisée bien avant que les symptômes ne soient visibles.
Avec l’ambition de généraliser cette méthode à différents biomarqueurs et transformations, les chercheurs espèrent offrir une nouvelle voie de détection précoce de Parkinson, plus accessible et économique que les méthodes d’imagerie traditionnelles.
« Traiter et analyser les données par des modèles d’intelligence artificielle peut constituer un véritable avantage en identifiant des biomarqueurs-clés capables de différencier les personnes atteintes de la maladie de Parkinson à différents stades (précoce ou avancé, par exemple) et les personnes saines », déclare Racha Soubra.
« Notre projet a pour objectif de prédire le développement de la maladie et de proposer une gestion personnalisée dès ses premiers signes. L’ambition déclarée de cette recherche n’est pas seulement de localiser le biomarqueur initial mais également de le rendre détectable par un dispositif médical innovant et économique qui pourrait révolutionner la prévention et le diagnostic précoce de Parkinson, rendant ainsi le suivi de la santé neuronale accessible à une plus grande population et réduisant la dépendance aux coûteuses imageries cérébrales », précise Aly Chkeir.
