Un outil d’IA développé par des experts en neurologie pourrait détecter l’apparition de la maladie de Parkinson en évaluant les schémas respiratoires nocturnes, selon un papier en médecine de la nature.
Les scientifiques du MIT, du centre médical de l’université de Rochester, de la clinique Mayo et de l’université de Boston ont développé un outil de diagnostic capable de prédire avec précision la maladie de Parkinson sur la base d’une nuit de données respiratoires.
Un système de surveillance passif ou une ceinture portée autour de l’abdomen utilise un signal radio de faible puissance pour analyser les schémas respiratoires des patients endormis. L’algorithme utilisé pour analyser les résultats a été formé sur les données respiratoires de 12 000 nuits de sommeil et 120 000 heures de respiration de 757 patients atteints de la maladie de Parkinson.
Douze patients qui n’avaient pas la maladie de Parkinson, mais qui ont ensuite développé la maladie, ont été signalés par l’outil. Les chercheurs travaillent à développer une nouvelle étude pour valider leurs résultats.
“Toutes les indications jusqu’à présent sont positives et nous espérons que nous pourrons commencer à détecter la maladie de Parkinson beaucoup plus tôt”, a déclaré Dina Katabi, Ph.D., informaticienne et chercheuse principale du MIT, à STAT News.
Le lien entre les changements respiratoires et la maladie de Parkinson a été suggéré pour la première fois par James Parkinson lui-même au début du 19e siècle. Actuellement, il n’existe aucun biomarqueur fiable pour détecter ou suivre la maladie de Parkinson. L’organisation caritative Parkinson’s UK suggère qu’il s’agit de la maladie neurologique qui connaît la croissance la plus rapide, avec quelque sept millions de personnes souffrant dans le monde, selon Université Radboud.
L’outil d’IA a surveillé les schémas respiratoires, les pulsations sanguines et les contractions musculaires pendant les phases d’inspiration et d’expiration continues. Étant donné que l’appareil peut être utilisé au domicile d’un patient plutôt que dans un cadre strictement clinique, les spécialistes peuvent diagnostiquer un nombre beaucoup plus important de personnes.
De plus, les chercheurs ont pu faire la distinction entre la maladie de Parkinson et la maladie d’Alzheimer. Grâce à la détection précoce, les patients peuvent commencer des essais cliniques et tester si un médicament fonctionne. Les maladies neurologiques ont généralement un taux d’échec élevé dans les essais car il est difficile d’évaluer les symptômes et de surveiller l’efficacité des traitements.
« Il est difficile de dire si la respiration nocturne sera la mesure que vous allez voir un changement en réponse au traitement. Cela pourrait être plus utile pour le diagnostic », a déclaré Ray Dorsey, co-auteur de l’étude et expert de la maladie de Parkinson à l’Université de Rochester. “Mais je pense que si vous pouvez obtenir des mesures objectives de la maladie dans le monde réel, cela vous dira dans un délai plus court si un médicament fonctionne.”
Cet article a été initialement publié sur AI Business.
