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Vers un diagnostic précoce de la maladie de Parkinson par smartphone ?
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Des chercheurs de l'Université de Floride à Gainesville ont mis au point un nouvel outil de détection pour la maladie de Parkinson, une maladie diagnostiquée généralement très tardivement.
La maladie de Parkinson est un trouble progressif du système nerveux central qui affecte des millions de personnes dans le monde. Le diagnostic est généralement basé sur des symptômes tels que les tremblements, une raideur musculaire et un équilibre altéré, une approche qui présente des limites importantes et induit un diagnostic généralement tardif. « Le problème avec cette méthode est que les patients ne développent généralement des symptômes qu'après une progression prolongée avec une lésion significative des neurones cérébraux dopaminergiques », résume l'auteur principal Maximillian Diaz, titulaire d'un doctorat en génie biomédical à l'Université de Floride.
La progression de la maladie est caractérisée par la désintégration des cellules nerveuses, ce qui amincit aussi les parois de la rétine, la couche de tissu située à l'arrière du globe oculaire ; la maladie affecte également les vaisseaux sanguins microscopiques de la rétine. Ces caractéristiques offrent une opportunité d'exploiter la puissance de l'IA pour examiner les images des yeux à la recherche de ces signes de la maladie de Parkinson.
Les chercheurs utilisent ici un type d'apprentissage automatique appelé SVM qui a été programmé à l’aide d’images de l'arrière de l'œil de patients atteints de la maladie de Parkinson et de participants témoins, à détecter les signes évocateurs de la maladie de parkinson. Le système parvient en effet à diagnostiquer la maladie de Parkinson en fonction du système vasculaire de la rétine.
Comme le soulignent les chercheurs, « Notre méthode se base sur une simple image de l'œil, réalisable en moins d'une minute, et le coût de l'équipement est bien inférieur à celui d'un scanner ou d'une IRM. Nous ouvrons donc la voie vers un dépistage précoce simple et peu onéreux de cette maladie ».
Cette nouvelle approche devrait à l'avenir avoir des applications dans l'identification d'autres maladies qui affectent la structure du cerveau, telles que la maladie d'Alzheimer et la sclérose en plaques, confirment les auteurs.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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