la maladie de Parkinson est la maladie neurologique à la croissance la plus rapide, affectant plus de 10 millions de personnes dans le monde, mais les cliniciens sont toujours confrontés à d’énormes défis pour suivre sa gravité et sa progression.
Légende :En surveillant en permanence la vitesse de marche d’un patient, un système sans fil à domicile peut évaluer la gravité de l’état entre les visites au cabinet du médecin. Crédit image : N.Fuller, SayoStudio
Les cliniciens évaluent les patients en testant leurs habiletés motrices et leurs fonctions cognitives lors des visites à la clinique. Ces mesures semi-subjectives sont souvent faussées par des facteurs extérieurs – peut-être qu’un patient est fatigué après un long trajet jusqu’à l’hôpital. Un neurologue ou un spécialiste de la maladie de Parkinson ne traite jamais plus de 40 % des personnes atteintes de la maladie de Parkinson, souvent parce qu’elles vivent trop loin d’un centre urbain ou ont des difficultés à se déplacer.
Pour résoudre ces problèmes, des chercheurs du MIT et d’ailleurs ont démontré un appareil à domicile capable de surveiller les mouvements et la vitesse de marche d’un patient, qui peut être utilisé pour évaluer la gravité de la maladie de Parkinson, la progression de la maladie et la réponse du patient aux médicaments.
L’appareil, de la taille d’un routeur Wi-Fi, collecte passivement des données à l’aide de signaux radio réfléchis par le corps du patient lorsqu’il se déplace dans sa maison. Le patient n’a pas besoin de porter un gadget ni de modifier son comportement. (UN étude récentepar exemple, ont montré que ce type d’appareil pouvait être utilisé pour détecter la maladie de Parkinson à partir des schémas respiratoires d’une personne pendant son sommeil.)
Les chercheurs ont utilisé ces dispositifs pour mener une étude d’un an étude à domicile avec 50 participants. Ils ont montré qu’en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les trésors de données qu’ils ont recueillis passivement (plus de 200 000 mesures de la vitesse de marche), un clinicien pouvait suivre la progression de la maladie de Parkinson et la réponse aux médicaments plus efficacement qu’il ne le ferait avec des évaluations périodiques en clinique.
« En pouvant avoir un appareil à la maison qui peut surveiller un patient et informer le médecin à distance de la progression de la maladie et de la réponse médicamenteuse du patient afin qu’il puisse s’occuper du patient même si le patient ne peut pas venir au clinique – maintenant ils disposent d’informations réelles et fiables – qui contribuent grandement à améliorer l’équité et l’accès », déclare l’auteur principal Dina Katabi, professeur Thuan et Nicole Pham au Département de génie électrique et d’informatique (EECS), et un chercheur principal au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) et à la MIT Jameel Clinic.
Un radar humain
Ce travail utilise un appareil sans fil précédemment développé dans le laboratoire Katabi qui analyse les signaux radio qui rebondissent sur le corps des gens. Il transmet des signaux qui utilisent une infime fraction de la puissance d’un routeur Wi-Fi – ces signaux à très faible puissance n’interfèrent pas avec les autres appareils sans fil de la maison. Alors que les signaux radio traversent les murs et autres objets solides, ils sont réfléchis par les humains en raison de l’eau présente dans notre corps.
Cela crée un « radar humain » qui peut suivre le mouvement d’une personne dans une pièce. Les ondes radio voyagent toujours à la même vitesse, de sorte que le temps nécessaire aux signaux pour se refléter sur l’appareil indique comment la personne se déplace.
L’appareil intègre un classificateur d’apprentissage automatique qui peut détecter les signaux radio précis réfléchis par le patient même lorsque d’autres personnes se déplacent dans la pièce. Des algorithmes avancés utilisent ces données de mouvement pour calculer la vitesse de marche, c’est-à-dire la vitesse à laquelle la personne marche.
Parce que l’appareil fonctionne en arrière-plan et fonctionne toute la journée, tous les jours, il peut collecter une quantité massive de données. Les chercheurs voulaient voir s’ils pouvaient appliquer l’apprentissage automatique à ces ensembles de données pour mieux comprendre la maladie au fil du temps.
Ils ont réuni 50 participants, dont 34 avaient la maladie de Parkinson, et ont mené une étude d’un an sur les mesures de la marche à domicile. Au cours de l’étude, les chercheurs ont recueilli plus de 200 000 mesures individuelles qu’ils ont moyennées pour lisser la variabilité due aux conditions non pertinentes pour le maladie. (Par exemple, un patient peut se dépêcher de répondre à une alarme ou marcher plus lentement lorsqu’il parle au téléphone.)
Ils ont utilisé des méthodes statistiques pour analyser les données et ont découvert que la vitesse de marche à domicile peut être utilisée pour suivre efficacement la progression et la gravité de la maladie de Parkinson. Par exemple, ils ont montré que la vitesse de marche diminuait presque deux fois plus vite pour les personnes atteintes de la maladie de Parkinson que pour les autres.
« La surveillance continue du patient pendant qu’il se déplace dans la pièce nous a permis d’obtenir de très bonnes mesures de sa vitesse de marche. Et avec autant de données, nous avons pu effectuer une agrégation qui nous a permis de voir de très petites différences », explique Zhang.
Des résultats meilleurs et plus rapides
L’exploration de ces variabilités a fourni des informations clés. Par exemple, les chercheurs ont montré que les fluctuations quotidiennes de la vitesse de marche d’un patient correspondent à la façon dont il réagit à ses médicaments – la vitesse de marche peut s’améliorer après une dose, puis diminuer après quelques heures, à mesure que l’impact des médicaments s’estompe.
« Cela nous permet de mesurer objectivement comment votre mobilité répond à vos médicaments. Auparavant, c’était très lourd à faire car cet effet médicamenteux ne pouvait être mesuré qu’en demandant au patient de tenir un journal », explique Liu.
Un clinicien pourrait utiliser ces données pour ajuster la posologie des médicaments de manière plus efficace et plus précise. Ceci est particulièrement important car les médicaments utilisés pour traiter les symptômes de la maladie peuvent provoquer des effets secondaires graves si le patient en reçoit trop.
Les chercheurs ont démontré des résultats statistiquement significatifs concernant la progression de la maladie de Parkinson après avoir étudié 50 personnes pendant un an seulement. En revanche, une étude souvent citée de la Fondation Michael J. Fox a impliqué plus de 500 personnes et les a surveillées pendant plus de cinq ans, dit Katabi.
« Pour une société pharmaceutique ou une société de biotechnologie essayant de développer des médicaments pour cette maladie, cela pourrait réduire considérablement le fardeau et les coûts et accélérer le développement de nouvelles thérapies », ajoute-t-elle.
Katabi attribue une grande partie du succès de l’étude à l’équipe dévouée de scientifiques et de cliniciens qui ont travaillé ensemble pour s’attaquer aux nombreuses difficultés qui se sont posées en cours de route. D’une part, ils ont commencé l’étude avant la pandémie de Covid-19, de sorte que les membres de l’équipe se sont d’abord rendus chez les gens pour installer les appareils. Lorsque cela n’était plus possible, ils ont développé une application téléphonique conviviale pour aider les participants à déployer à distance l’appareil chez eux.
Au cours de l’étude, ils ont appris à automatiser les processus et à réduire les efforts, en particulier pour les participants et l’équipe clinique.
Ces connaissances s’avéreront utiles lorsqu’ils chercheront à déployer des dispositifs dans des études à domicile d’autres troubles neurologiques, tels que la maladie d’Alzheimer, la SLA et la maladie de Huntington. Ils veulent également explorer comment ces méthodes pourraient être utilisées, en conjonction avec d’autres travail du laboratoire Katabi montrant que la maladie de Parkinson peut être diagnostiquée en surveillant la respiration, afin de collecter un ensemble holistique de marqueurs qui pourraient diagnostiquer la maladie de manière précoce, puis être utilisés pour la suivre et la traiter.
« Ce capteur d’ondes radio peut permettre à plus de soins (et de recherche) de migrer des hôpitaux vers la maison où ils sont le plus souhaités et nécessaires », déclare Ray Dorsey, professeur de neurologie à l’Université de Rochester Medical Center, co-auteur de En finir avec la maladie de Parkinson, et co-auteur de ce document de recherche. « Son potentiel commence à peine à se faire sentir. Nous nous dirigeons vers un jour où nous pourrons diagnostiquer et prédire la maladie à la maison. À l’avenir, nous pourrons peut-être même prédire et idéalement prévenir des événements comme les chutes et les crises cardiaques. »
Écrit par Adam Zewe
La source: Massachusetts Institute of Technology
