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Est-ce que les autoportraits peuvent prédire de manière précoce la maladie de Parkinson?

Les premiers symptômes de la maladie de Parkinson (MP) sont subtils et passent inaperçus. Par le biais d’une application mobile innovante, des chercheurs européens espèrent diagnostiquer la MP de manière suffisamment précoce pour pouvoir retarder l’apparition de nombreux symptômes.

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De plus en plus de preuves indiquent qu’une intervention précoce pourrait retarder les symptômes de la MP, tels que les tremblements, la fragilité et l’instabilité émotionnelle. Ajoutée au manque de biomarqueurs ou de résultats sur l’imagerie par résonance magnétique et la tomographie informatique de routine, cette situation entraîne un non-diagnostic de la MP pendant des années.

Une application mobile qui détecte des signes de MP

Pour résoudre ce problème, les scientifiques du projet i-PROGNOSIS, financé par l’UE, ont mis au point une solution intelligente fondée sur les TIC pour identifier le risque de MP en détectant certains paramètres comportementaux à distance, de manière discrète. «Étant donné que les téléphones portables jouent un rôle central dans notre quotidien, ils peuvent être utilisés pour refléter des informations comportementales qui peuvent aboutir à des conclusions concernant des symptômes sous-jacents liés à la MP, et ce, bien plus rapidement qu’ils ne peuvent être diagnostiqués», explique Leontios Hadjileontiadis, coordinateur du projet. Par le biais de l’utilisation habituelle d’un smartphone, l’application iPrognosis peut saisir des profils d’écriture, de mouvement et de voix, ainsi que des comportements concernant la socialisation et le mode de vie (GData). Les personnes présentant des changements notables dans leurs schémas de GData font l’objet de tests plus orientés, afin d’obtenir des données sensorielles supplémentaires (SData) à partir de biocapteurs portables et d’objets quotidiens fondés sur l’internet des objets. Ces dispositifs enregistrent principalement des altérations de la marche, de l’évacuation des selles et de l’apport alimentaire. Collectivement, ces données sont traitées par des analyses avancées de mégadonnées et des techniques d’apprentissage automatique, afin de générer des alertes fiables de détection des premiers symptômes de la MP.

Une nouvelle perspective sur le diagnostic de la MP

Se basant sur l’utilisation quotidienne des smartphones, le projet i-PROGNOSIS a créé une nouvelle perspective sur la manière dont le comportement des patients reflète une MP précoce. L’équipe a introduit de nouveaux paramètres, tels que la dynamique de frappe selon la manière dont une personne frappe sur le clavier de son smartphone, des fonctions vocales pour surveiller la dégradation vocale provoquée par la MP, ainsi que des fonctions de manipulation du téléphone portable pour détecter les tremblements. L’analyse des autoportraits (selfies) a permis de déterminer le camouflage de l’expression faciale ou hypomimie, alors qu’il est possible d’effectuer un électrogastrogramme et enregistrer les bruits intestinaux par le biais d’une ceinture intelligente. Ces paramètres ont démontré une efficacité supérieure à 90 % et une corrélation élevée avec l’échelle d’évaluation unifiée de la MP («unified PD rating scale» ou UPDRS), mesurée cliniquement. En outre, les partenaires ont introduit de nouveaux tests d’évaluation motrice fondés sur les TIC pour représenter l’état des compétences motrices des patients. «Contrairement à d’autres approches, le projet i-PROGNOSIS a adapté la technologie aux besoins et aux caractéristiques des utilisateurs, et non l’inverse», souligne M. Hadjileontiadis. Grâce à une détection discrète et à une confidentialité complète des données, le projet a impliqué plus de 4 500 personnes dans la communauté d’i-PROGNOSIS. «Il est encourageant de constater que les personnes deviennent peu à peu conscientes de notre initiative sur la MP et qu’elles sont prêtes à contribuer pour atteindre un pronostic de la MP précoce», continue-t-il.

Interventions de la MP

Le consortium est allé plus loin dans le pronostic à risque élevé de la MP: ils ont conçu des interventions liées à la MP qui ont été ajoutées à la plateforme i-PROGNOSIS. Parmi ces interventions figurent une série de jeux personnalisés: ExerGames pour renforcer la tension musculaire et rétablir la posture de marche, DietaryGames pour adapter les habitudes alimentaires, EmoGames pour encourager les expressions faciales et H/VGames pour corriger l’écriture. En outre, la plateforme contient des interventions d’assistance pour améliorer la voix et guider le rythme de la marche. Plus important encore, les utilisateurs peuvent participer à toutes ces interventions sans quitter le confort de leur domicile. Dans le projet de suivi AI-PROGNOSIS, qui a récemment présenté une demande de financement, le consortium s’est élargi en vue d’inclure 25 partenaires de toute l’Europe. Il est prévu de surveiller les patients atteints de MP identifiés pendant encore quatre ans, de continuer à peaufiner des modèles d’intelligence artificielle et d’établir de nouveaux paramètres pour atteindre un diagnostic plus précis de la MP.

Mots‑clés

i-PROGNOSIS, maladie de Parkinson (MP), diagnostic, intervention, application mobile

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