La maladie de Parkinson pourrait bientôt être détectée plusieurs années avant l’apparition des premiers symptômes, grâce à l’intelligence artificielle (IA) et l’imagerie médicale. Actuellement, le diagnostic de cette maladie, qui touche près de 200 000 personnes en France, repose sur des critères cliniques et est donc souvent posé tardivement.
Des chercheurs de l’université de technologie de Troyes travaillent sur un projet de recherche, AMPIATI, qui ambitionne de révolutionner le diagnostic de la maladie de Parkinson. Leur but : utiliser des techniques avancées d’imagerie médicale et d’IA pour déceler la maladie plus précocement, en phase pré-clinique.
Repérer les traces invisibles de la maladie
Aujourd’hui, les médecins utilisent des images cérébrales pour confirmer la présence de la maladie à un stade avancé, une fois que les symptômes cliniques sont apparus. Le projet AMPIATI vise à détecter les neurones disparus du fait de la maladie de Parkinson en phase pré-clinique, en repérant des « biomarqueurs » invisibles à l’œil humain.
Ces biomarqueurs, qui peuvent indiquer la présence et l’évolution de la maladie, ne sont pas encore utilisés en pratique clinique pour la maladie de Parkinson. L’objectif est donc d’éduquer l’IA pour qu’elle puisse repérer ces traces de neurones disparus ou abîmés, en se concentrant sur la segmentation d’une zone profonde du cerveau appelée le striatum.
Un algorithme d’apprentissage profond pour détecter la maladie
Grâce à un algorithme d’apprentissage profond, les chercheurs espèrent détecter des formes spécifiques et découvrir le « Biomarqueur-0 ». Cette découverte permettrait une évaluation précise et automatisée de l’état de progression de la maladie, bien avant que les symptômes ne deviennent apparents pour les patients et les médecins.
Il serait ainsi possible d’envisager un dépistage précoce de la maladie de Parkinson, grâce à un test effectué quelques années avant l’apparition des premiers symptômes, autour de la cinquantaine.