La maladie de Parkinson, un trouble cérébral progressif, est souvent difficile à traiter efficacement parce que les symptômes, tels que les tremblements et les difficultés à marcher, peut varier considérablement sur une période de plusieurs jours, voire des heures.

Pour relever ce défi, Les informaticiens de l'Université Johns Hopkins, travailler avec une équipe interdisciplinaire d'experts de deux autres institutions, ont développé une nouvelle approche qui utilise des capteurs sur un smartphone pour générer un score qui reflète de manière fiable la gravité des symptômes chez les patients atteints de la maladie de Parkinson.

Dans une étude publiée récemment en ligne dans la revue JAMA Neurologie , chercheurs de la Whiting School of Engineering de Johns Hopkins, le centre médical de l'Université de Rochester, et l'Université d'Aston au Royaume-Uni ont signalé que la gravité des symptômes chez les patients atteints de la maladie de Parkinson vus par les neurologues correspondait étroitement à ceux générés par leur application pour smartphone.

Typiquement, les patients atteints de la maladie de Parkinson sont évalués par des médecins spécialistes au cours de trois ou quatre visites à la clinique par an, avec des évaluations subjectives ne capturant qu'un bref aperçu des symptômes fluctuants d'un patient. Dans leurs maisons, les patients peuvent également être invités à remplir un « journal moteur » encombrant de 24 heures dans lequel ils consignent par écrit leur mobilité, mouvements de torsion involontaires et autres symptômes de la maladie de Parkinson. Le médecin utilise ensuite ces données autodéclarées ou imprécises pour orienter le traitement.

Dans la nouvelle étude, les chercheurs disent que les patients pourraient utiliser une application pour smartphone pour surveiller objectivement les symptômes à la maison et partager ces données pour aider les médecins à affiner leur traitement.

E. Ray Dorsey, un neurologue du centre médical de l'Université de Rochester et co-auteur du document de recherche, a déclaré qu'il se félicitait de la validation des scores de gravité des patients atteints de la maladie de Parkinson produits par les tests sur smartphone.

"Si tu penses à ça, ça a l'air fou, " il a dit, "mais jusqu'à ce que ces types d'études, nous disposions de données très limitées sur le fonctionnement de ces personnes les samedis et dimanches car les patients ne viennent pas à la clinique le samedi ou le dimanche. Nous disposions également de données très limitées sur le comportement des personnes atteintes de la maladie de Parkinson à deux heures du matin ou à 23 heures du soir parce que, sauf s'ils sont hospitalisés, ils ne sont généralement pas vus dans les cliniques à ces moments-là."

Il y a environ six ans, tout en faisant des recherches médicales à Johns Hopkins, Dorsey a été présenté à Suchi Saria, professeur adjoint d'informatique à l'université. Sara, l'auteur correspondant de l'étude et un expert d'une technique informatique appelée machine learning, l'avait utilisé pour extraire des informations utiles à partir de données liées à la santé qui étaient régulièrement collectées dans les hôpitaux. Les deux chercheurs, avec certains des étudiants de Saria, se sont associés pour trouver un moyen de surveiller la santé des patients atteints de la maladie de Parkinson aussi facilement que les personnes atteintes de diabète peuvent vérifier leur taux de glucose à l'aide d'un test sanguin par piqûre d'épingle.

Les membres de l'équipe savaient que les neurologues évaluaient leurs patients atteints de la maladie de Parkinson en recueillant des informations sur la façon dont ils se déplaçaient, parlé et accompli certaines tâches quotidiennes. « Est-ce qu'on peut faire ça avec un téléphone portable ? » s'est demandé Saria à l'époque. "Nous avons demandé, « Quelles sont les astuces que nous pouvons utiliser pour y arriver ? » "

En utilisant des composants de smartphone existants tels que son microphone, écran tactile et accéléromètre, les membres de l'équipe ont conçu cinq tâches simples impliquant la détection de la voix, tapotement du doigt, mesure de la marche, équilibre et temps de réaction. Ils l'ont transformé en une application pour smartphone appelée "HopkinsPD". Prochain, en utilisant une technique d'apprentissage automatique que l'équipe a conçue, ils ont pu convertir les données recueillies avec ces tests et les transformer en un score objectif de gravité de la maladie de Parkinson, un score qui reflétait mieux la gravité globale des symptômes des patients et leur réponse aux médicaments.

Les chercheurs affirment que cette évaluation du smartphone devrait être particulièrement utile car elle ne repose pas sur les observations subjectives d'un membre du personnel médical. De plus, il peut être administré à n'importe quel moment ou jour dans une clinique ou au domicile du patient, où le patient est moins susceptible d'être aussi nerveux que dans un cadre médical.

"La variabilité quotidienne des symptômes de la maladie de Parkinson est si élevée, " Dit Saria. " S'il vous arrive de mesurer un patient à 17 heures. aujourd'hui puis trois mois plus tard, encore à 17h, comment sais-tu que tu ne l'as pas attrapé au bon moment la première fois et au mauvais moment la deuxième fois ?"

Collecter plus fréquemment les données de test des smartphones en milieu médical comme à domicile, pourrait donner aux médecins une image plus claire de l'état de santé général de leurs patients et de l'efficacité de leurs médicaments, Saria et ses collègues ont suggéré.

Résumant l'importance de leur découverte dans le JAMA Neurologie rapport, les chercheurs ont dit, « Un score de gravité dérivé d'un smartphone pour la maladie de Parkinson est réalisable et fournit une mesure objective des symptômes moteurs à l'intérieur et à l'extérieur de la clinique qui pourrait être utile pour les soins cliniques et le développement thérapeutique. »

Les patients du projet de recherche ont utilisé des smartphones Android pour télécharger le logiciel, disponible sur le site Web de la Parkinson's Voice Initiative. L'équipe s'est maintenant associée à Apple et Sage Bionetworks pour développer mPower, une version iPhone disponible sur l'App Store d'Apple.

Les trois co-auteurs principaux de l'étude comprenaient deux des étudiants de Saria du département d'informatique de Johns Hopkins :le doctorant Andong Zhan et Srihari Mohan, troisième année de premier cycle.

Zahn, qui est de Qujing, Yunnan, en Chine, a décrit le projet comme « une expérience unique d'extraction de données du monde physique vers un monde numérique et enfin de les voir devenir des informations cliniques significatives ».

Mohan, qui est de Redmond, Washington, ajoutée, « Bien que toutes les recherches ne soient pas intégrées de manière tangible dans la vie des gens, ce qui m'excite le plus, c'est le potentiel des méthodes que nous avons développées à être déployées de manière transparente dans le mode de vie d'un patient et à améliorer la qualité des soins. »