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Plus de huit millions de personnes dans le monde souffrent de la maladie de Parkinson, une affection cérébrale dégénérative qui altère les capacités motrices et provoque souvent des troubles physiques et mentaux annexes.
Bien que la réponse au traitement de cette pathologie et d’autres maladies neurologiques similaires soit susceptible de se trouver dans notre tête, les scientifiques en savent étonnamment peu sur la dynamique du cerveau au cours des mouvements routiniers tels que la marche et le maintien de l’équilibre.
Cela tient au fait que la plupart des études de neuro-imagerie doivent être menées dans des conditions statiques, où un sujet est allongé horizontalement dans un scanner corporel et pense à se mouvoir — une approche qui ne permet pas de saisir des situations dynamiques telles que la marche et la course, et les schémas cérébraux complexes qui y sont associés.
Cette situation est en train d’évoluer grâce aux progrès de la technologie Mobile Brain/Body Imaging (MoBI). «Jusqu’à très récemment, il était impossible de combiner les recherches sur le cerveau et le mouvement», explique Uroš Marušič, chercheur au laboratoire slovène de Mobile Brain/Body Imaging. «MoBI rend de telles études possibles, en nous permettant de surveiller la dynamique cérébrale en même temps que les paramètres biomécaniques du mouvement humain.»
Avec le soutien du projet TwinBrain financé par l’UE, des chercheurs allemands, italiens, slovènes et suisses recourent à cette technologie pour mesurer les signaux cérébraux pendant la marche, la course ou d’autres types d’exercices physiques et mentaux.
Tirer parti des données pour obtenir des informations utiles
Au cœur du système MoBI se trouvent des données sur les signaux cérébraux, et en quantités considérables. Selon Uroš Marušič, une petite promenade de cinq minutes suffit à produire un gigaoctet de mesures. «Pour convertir cette masse de données en informations utiles, nous devions exploiter la puissance des superordinateurs et recourir à divers protocoles d’apprentissage automatique», explique-t-il.
Malheureusement, ce type de technologie n’est pas facilement disponible sur le marché, ce qui a obligé le projet TwinBrain à faire preuve de créativité. «L’un des aspects uniques de notre expérience est l’intégration de technologies sans fil de pointe», ajoute Uroš Marušič. «En fusionnant diverses technologies, nous avons pu synchroniser l’activité cérébrale d’un patient avec son activité musculaire et reproduire ce mouvement en temps réel par le biais d’avatars.»
Cette approche révolutionnaire permet aux chercheurs de surveiller et de suivre l’activité cérébrale d’un patient, non pas lorsqu’il est allongé et qu’il pense se mouvoir, mais lorsqu’il se déplace réellement dans son environnement.
Lorsqu’ils l’ont utilisé pour examiner des patients atteints de la maladie de Parkinson à un stade précoce, le système MoBI de TwinBrain a apporté aux chercheurs de nouvelles informations surprenantes. Les résultats préliminaires révèlent des schémas d’activation beaucoup plus complexes qu’on ne le pensait, particulièrement évidents au cours des formes de mouvement les plus exigeantes.
Ces informations pourraient aider les médecins à diagnostiquer plus précocement la maladie de Parkinson. «Identifier la maladie à un stade précoce nous permet de prendre des mesures proactives pour atténuer sa progression, mesures susceptibles d’améliorer la qualité de vie du patient», fait remarquer Uroš Marušič.
Plus de travail en perspective
Le projet TwinBrain représente la prochaine étape dans le domaine de la recherche sur le cerveau, contribuant à notre compréhension de l’organe le plus complexe du corps humain, mais il reste encore du chemin à parcourir. C’est pourquoi l’équipe travaille actuellement avec des fournisseurs d’équipement pour affiner la technologie MoBI. Certains partenaires sont également impliqués dans d’autres initiatives financées par l’UE qui visent à maximiser le potentiel des technologies MoBI de TwinBrain.
«Ce travail souligne non seulement l’impact positif du projet, mais aussi notre engagement à faire progresser la technologie MoBI», conclut Uroš Marušič. «Notre objectif ultime est de voir cette technologie innovante devenir une partie intégrante des pratiques quotidiennes des cliniciens et des neurologues, révolutionnant ainsi la façon dont ils abordent les soins aux patients et le diagnostic.»