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Une intelligence artificielle au service du diagnostic de l’épilepsie

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Une intelligence artificielle au service du diagnostic de l’épilepsie

Mercredi, 05/07/2023 - 07:37 0 commentaire
Une intelligence artificielle au service du diagnostic de l’épilepsie zoom

Parmi l’ensemble des personnes épileptiques, seules 60 à 70 % sont réceptives aux traitements, essentiellement médicamenteux, qui permettent de contrôler l’apparition de crises. À l’heure actuelle, le diagnostic de l’épilepsie nécessite plusieurs examens cliniques et un bilan biologique, complétés par des analyses plus invasives dans le cas où l’origine du syndrome épileptique ne serait pas identifiée. Une fois confirmé à l’aide d’outils d’imagerie et d’un électroencéphalogramme (EEG), le diagnostic final permet d’initier un traitement, qui passe dans un premier temps par des moyens médicamenteux. En cas de pharmaco-résistance, une intervention chirurgicale peut être envisagée.

Pour cela, il est primordial d’identifier avec précision la zone du cerveau à l’origine des crises, que l’on appelle foyer épileptogène. Cette mission constitue la proposition centrale de la jeune entreprise Avrio MedTech, filiale du CNRS. Développé dans le cadre d’une thèse de doctorat menée par Ludovic Gardy entre l’ENAC et le CerCo, l’outil au cœur de cette startup permettra d’identifier précisément le foyer épileptogène à l’aide de biomarqueurs innovants. Lesquels biomarqueurs, sortes de "signaux spécifiques", seront décelables par une intelligence artificielle au sein des nombreuses données issues d’EEG intracrâniens.

Baptisé Halyzia, cet algorithme basé sur un réseau de neurones artificiels pourrait permettre d’accélérer considérablement le traitement des données issues des EEG des patients. En effet, « lorsqu’il y a une incertitude sur la localisation du foyer épileptogène, les explorations invasives menées à l’aide d’électrodes intracérébrales génèrent des quantités colossales de données que les médecins doivent analyser à la main, ce qui peut prendre jusqu’à un an » explique Ludovic Gardy. L’algorithme d’intelligence artificielle développé par Avrio MedTech peut les traiter rapidement et de manière fiable.

En s’intéressant notamment aux oscillations rapides (appelées "fast ripples"), observables lors de l’analyse des données d’un EEG intracrânien, l’équipe scientifique composée de Ludovic Gardy, Emmanuel Barbeau, directeur de recherche CNRS au CerCo et Christophe Hurter, chercheur à l’ENAC, estime qu’il serait possible d’aboutir plus rapidement à l’identification précise du foyer épileptogène. La zone identifiée comme étant à l’origine des crises serait ensuite soumise à la validation d’un professionnel de santé.

L’ambition des scientifiques du CerCo et de l’ENAC est claire : « notre objectif à terme est que notre outil puisse être incorporé à l’hôpital, en fonctionnant en temps réel » martèle Ludovic Gardy. Pour ce faire, le dispositif développé par Avrio MedTech doit réunir un ensemble de validations médicales mais aussi techniques, pour la plupart en cours.

Dans un premier temps, le nouveau biomarqueur analysé par l’outil de l’entreprise toulousaine doit encore faire l’objet de validations par la communauté scientifique, comme l’explique Ludovic Gardy : « la littérature montre que les fast ripples sont spécifiques au foyer épileptogène, contrairement aux autres biomarqueurs, mais nous devons encore déterminer si ce seul indicateur est suffisant ».

Dans ce but, un projet hospitalier de recherche clinique (PHRC) porté par le Docteur Luc Valton, praticien hospitalier au CHU de Toulouse, s’intéresse aux apports concrets des fast ripples dans la prise en charge neurochirurgicale des épilepsies pharmaco-résistantes. Soutenu depuis 2023 par le CNRS dans le cadre de son programme d’accompagnement RISE3, le projet porté par l’entreprise toulousaine souhaite également s’appliquer aux biomarqueurs historiquement identifiés dans l’épilepsie – comme les pointes épileptiques intercritiques – afin de fournir un outil polyvalent au service des personnels hospitaliers.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

CNRS

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