PARKINSON : Un diagnostic précoce par smartphone ?

Comment la maladie tape-t-elle dans l’œil ?

• 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.

Cette technique diagnostique par IA soutient en outre le concept que

les changements de physiologie du cerveau peuvent être observés dans l'œil.

 

Diagnostiquer Parkinson avec un smartphone : en pratique, il devient possible, notamment grâce aux nouvelles opportunités apportées par l’IA de diagnostiquer une maladie cérébrale à partir d’une image de base de l'œil. C’est un changement total de paradigme par rapport aux approches traditionnelles qui impliquent une imagerie complexe et coûteuse du cerveau. Car cette nouvelle approche utilise la photographie de base avec des équipements couramment disponibles dans les services ophtalmologiques. Les images de l’œil pourraient même à terme être capturées par un smartphone.

« C'est juste 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. Si nous pouvions en faire un dépistage annuel, alors nous pourrions détecter plus de cas plus tôt, mieux comprendre la maladie et trouver plus facilement un moyen de ralentir la progression de la maladie ».

 

L'approche peut également 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.