L’IA adapte la stimulation cérébrale aux pas des patients Parkinson
Des chercheurs de l’EPFL et du CHUV ont développé une thérapie de stimulation cérébrale profonde capable d’ajuster ses paramètres en temps réel grâce à l’IA. L’approche vise à améliorer les troubles de la marche liés à la maladie de Parkinson, qui restent difficiles à traiter avec les dispositifs conventionnels.
Des chercheurs de l’EPFL et du CHUV, réunis au sein du centre interdisciplinaire .NeuroRestore, ont mis au point ce qu’ils présentent comme la première thérapie de stimulation cérébrale profonde, en temps réel, assistée par l’intelligence artificielle et destinée à améliorer les troubles de la marche liés à la maladie de Parkinson. Selon les institutions lausannoises, cette approche vise à répondre à l’une des principales limites de la stimulation cérébrale profonde conventionnelle.
Utilisée depuis plus de trois décennies, la stimulation cérébrale profonde permet de réduire certains symptômes moteurs de la maladie de Parkinson, comme la rigidité et les tremblements. Plus de 200'000 personnes dans le monde ont reçu ce type d’implant, mais les difficultés à marcher restent l’un des symptômes que cette approche peine encore à traiter.
L’équipe a appliqué l’intelligence artificielle aux données de 40 patientes et patients afin de développer des décodeurs neuronaux capables de prédire différents états locomoteurs à partir de biomarqueurs neuronaux. Ces prédictions sont ensuite utilisées pour moduler la stimulation en temps réel en fonction de l’activité de la personne, qu’il s’agisse de marcher, tourner, monter des escaliers ou contourner un obstacle. L’étude a été publiée dans Nature Medicine.
Une stimulation adaptée aux mouvements
«Avant, je pouvais à peine marcher, car mes jambes étaient lourdes et bougeaient parfois de manière incontrôlable. Maintenant que la stimulation s’adapte à ce que je fais, je peux marcher plus facilement et sur de plus longues distances», témoigne Monsieur F., l’un des participants à l’étude.
Selon Eduardo Moraud, professeur titulaire de la Chaire Medtronic en neuromodulation à l’EPFL, les travaux montrent qu’il est possible d’identifier différentes activités locomotrices à partir des signaux cérébraux afin d’ajuster la stimulation de manière plus précise et de favoriser des déplacements plus naturels.
La technologie s’appuie sur des systèmes de stimulation cérébrale profonde déjà utilisés en clinique et sur des fonctionnalités avancées développées avec Medtronic, selon le communiqué.
L’équipe prévoit désormais une étude de suivi afin d’évaluer les résultats à long terme et d’étendre l’approche à un plus grand nombre de patients.
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