Alzheimer et Parkinson diagnostiquées avant les premiers symptômes grâce à l’intelligence artificielle

Chercheurs et médecins misent sur l’intelligence artificielle pour réussir, un jour, à diagnostiquer les maladies neurodégénératives plusieurs années avant l’apparition des premiers symptômes. Exemples.

Alzheimer (900 000 cas en France) et Parkinson (200 000 cas) présentent une phase « silencieuse » cinq à dix ans avant l’apparition des premiers signes cliniques (perte de mémoire, de repères, troubles cognitifs). Autrement dit, ces maladies neurodégénératives ne sont détectées qu’à un stade trop tardif. C’est là que l’intelligence artificielle (IA) entre en jeu. À coups d’algorithmes savants et de logiciels ultrapuissants, l’IA vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain avec des super-ordinateurs.

En 2017, des chercheurs de l’université de Bari ont créé un algorithme capable de détecter d’infimes changements structurels dans le cerveau humain. Ces microévolutions se produisent dix ans avant l’apparition des symptômes de la maladie d’Alzheimer. « L’algorithme a été testé à partir d’IRM de 52 personnes en bonne santé, 48 patients atteints d’Alzheimer et 48 patients souffrant de déficience cognitive légère dont nous savons qu’ils ont développé un Alzheimer entre deux et neuf ans après leur IRM », ont expliqué les chercheurs italiens. Résultat, l’intelligence artificielle a détecté une déficience même lorsqu’elle était encore légère, avec un taux de réussite de 84 %. Un début prometteur sur le chemin d’un diagnostic précoce.

Au sein de l’Institut du cerveau et de la moelle épinière (ICM), à Paris, le mathématicien Stanley Durrleman est en charge de Sémaphore. Ce projet de recherche utilise les techniques d’IA pour créer un modèle personnalisé de la progression des maladies neurodégénératives. « Nous collectons une grande quantité de données cliniques, comportementales, génétiques, métaboliques et d’imageries cérébrales auprès des patients. Ces informations permettent à la machine d’apprendre à identifier des biomarqueurs et d’envisager de mieux connaître la façon dont la maladie apparaît. Un tel modèle pourrait prédire chez chacun l’arrivée de tel ou tel symptôme de façon à le prendre en charge le plus tôt possible », nous explique Stanley Durrleman⁽¹⁾.

Porté par l’Union Européenne, le « Human Brain Project » consiste à répliquer, d’ici 2024, le cerveau humain sous la forme d’un super-ordinateur. L’objectif ? Étudier certaines pathologies, par exemple Alzheimer. Pour y parvenir, les chercheurs collectent les données disponibles sur les neurones pour les intégrer dans des modèles qui seront simulés sur ce super-ordinateur. Ce cerveau virtuel doit permettre de tester des hypothèses sur le fonctionnement normal ou pathologique du cerveau humain. Les chercheurs espèrent ainsi pouvoir mettre au point des tests de dépistage précoce des maladies neurodégénératives, mais aussi la dépression ou l’épilepsie.

Les enjeux d’un diagnostic précoce des maladies neurodégénératives sont d’envergure : proposer un traitement préventif, ou changer des habitudes de vie pour retarder l’arrivée des symptômes ou ralentir la progression de la maladie. Dans un second temps, les membres de la famille bénéficieraient également de plus de temps pour planifier des soins éventuels. Mais le dépistage précoce pose aussi une question éthique. Celle d’annoncer à une personne se pensant en bonne santé qu’elle est atteinte d’une maladie dont on ne guérit pas.

1 – www.inria.fr
2 – « Identifying incipient dementia individuals using machine learning and amyloid imaging », par S. Mathotaarachchi et coll.,