Un modèle d'IA détecte la maladie de Parkinson à partir des schémas respiratoires

Une équipe de chercheurs du MIT a développé un modèle d'intelligence artificielle (IA) capable de détecter la maladie de Parkinson en lisant les schémas respiratoires d'une personne. 

Le réseau neuronal est capable d'évaluer la respiration nocturne d'une personne, ou son schéma respiratoire pendant le sommeil, afin de déterminer si elle est atteinte ou non de la maladie de Parkinson. Il a été formé par le doctorant du MIT Yuzhe Yang et le post-doctorant Yuan Tuan, et il peut déterminer la gravité de la maladie de Parkinson d'une personne tout en suivant sa progression dans le temps. 

Yang est le premier auteur du nouveau document de recherche, qui a été publié en Nature Medicine. 

Toute l'équipe comprenait Dina Katabi, professeure Thuan et Nicole Pham au Département de génie électrique et d'informatique (EECS), et chercheuse principale à la MIT Jameel Clinic. 

Katabi, qui est l'auteur principal, est également affilié au laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT et directeur du Center for Wireless Networks and Mobile Computing. 

Les chercheurs ont constamment étudié le potentiel de détection de la maladie de Parkinson avec le liquide céphalo-rachidien et la neuroimagerie, mais ces méthodes sont invasives et coûteuses. Ils doivent également avoir accès à des centres médicaux spécialisés. 

Évaluation de l'IA chaque nuit

L'équipe de chercheurs s'est attachée à surmonter ces difficultés et a démontré que l'évaluation de la maladie de Parkinson par l'IA pouvait être réalisée chaque soir à domicile. La personne peut même dormir sans se toucher. 

Les chercheurs ont développé un appareil qui ressemble à un routeur Wi-Fi domestique, et il émet des signaux radio, analyse leurs réflexions sur l'environnement environnant et extrait les schémas respiratoires du sujet sans aucun contact corporel. Le signal respiratoire est transmis au réseau neuronal pour évaluer la maladie de Parkinson, sans aucun effort de la part du patient et du soignant. 

« Un lien entre la maladie de Parkinson et la respiration a été observé dès 1817, dans les travaux du Dr James Parkinson. Cela nous a incités à envisager la possibilité de détecter la maladie à partir de la respiration, sans observer les mouvements », explique Katabi. « Certaines études médicales ont montré que les symptômes respiratoires se manifestent des années avant les symptômes moteurs, ce qui signifie que les caractéristiques respiratoires pourraient être prometteuses pour l'évaluation du risque avant le diagnostic de la maladie de Parkinson. »

Selon Katabi, l'étude a des implications importantes pour le développement de médicaments et les soins cliniques. 

« En termes de développement de médicaments, les résultats pourraient permettre des essais cliniques d'une durée significativement plus courte et impliquant moins de participants, accélérant ainsi le développement de nouvelles thérapies. En termes de soins cliniques, cette approche pourrait faciliter l'évaluation des patients atteints de la maladie de Parkinson dans des communautés traditionnellement mal desservies, notamment celles vivant en zone rurale et celles ayant des difficultés à quitter leur domicile en raison d'une mobilité réduite ou de troubles cognitifs », explique-t-elle.

Ray Dorsey est professeur de neurologie à l'Université de Rochester et coauteur de l'article. Spécialiste de la maladie de Parkinson, il affirme que cette étude est probablement l'une des plus vastes jamais réalisées sur le sommeil dans le domaine de la maladie de Parkinson. 

« Nous n'avons connu aucune avancée thérapeutique majeure au cours de ce siècle, ce qui suggère que nos approches actuelles d'évaluation des nouveaux traitements sont sous-optimales », explique Dorsey. « Nous disposons de très peu d'informations sur les manifestations de la maladie dans leur environnement naturel, et le dispositif [de Katabi] permet d'obtenir des évaluations objectives et concrètes de l'état des patients à domicile. L'analogie que j'aime faire [des évaluations actuelles de la maladie de Parkinson] est celle d'un lampadaire la nuit, et ce que nous voyons à travers ce lampadaire est un très petit segment… Le capteur entièrement sans contact [de Katabi] nous aide à éclairer l'obscurité. »