CONTEXTE

Actuellement, il n’existe aucun test unique permettant de diagnostiquer la maladie de Parkinson. En effet, elle est généralement identifiée suite à l’apparition de plusieurs symptômes moteurs caractéristiques. Toutefois, le diagnostic peut être compliqué à poser. Dans certains cas un diagnostic définitif n’est posé qu’après progression de la maladie et des symptômes. Il est donc nécessaire de développer des moyens de diagnostic précoces et fiables de cette maladie.

De récentes études scientifiques suggèrent que les personnes ayant la maladie de Parkinson ont dans leur sébum* des composés organiques volatils (COV) ayant une odeur différente de celle des personnes en bonne santé. Les COV sont des molécules capables de s’évaporer facilement dans l’air, elles sont donc facilement détectables par le nez.

OBJECTIF DE LA RECHERCHE

Une équipe de recherche chinoise de l’Université de Zhejiang a mis au point un système olfactif utilisant l’intelligence artificielle pour « sentir » le sébum¹ . Mais aussi, pour déterminer le type et la concentration de COV présents, dans le but d’identifier si une personne est atteinte, ou pas, de la maladie de Parkinson*.

Plus précisément, leur étude à tuiliser à une analyse chimique sophistiquée pour identifier les COV présents dans chaque échantillon de sébum récoltés chez 31 personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Ainsi que chez 32 sujets témoins non atteints de la maladie. Les résultats de cette première étape ont montré que trois COV (octanal, acétate d’hexyle et aldéhyde périllique) étaient nettement différents entre les personnes atteintes de la maladie de Parkinson et les témoins. Les données recueillies par cette analyse chimique ont ensuite été introduites dans un algorithme d’apprentissage automatique. Il a créé à son tour des algorithmes de « dépistage » basés sur ces trois COV. Permettant ainsi, de distinguer les personnes ayant la maladie de Parkinson des témoins.

Résumé de la méthode 

Récolte d’échantillon de sébum chez :

• • 31 personnes ayant la maladie de Parkinson
  • 32 sujets témoins non atteints
  • Analyse chimique sophistiquée des 62 échantillons de sébum = mise en évidence de 3 COV spécifiques.
  • Algorithme d’apprentissage automatique qui prend en compte les résultats de l’étape précédente et permet ainsi de créer des algorithmes de « dépistage ».
  • Algorithmes de « dépistages » qui permettent de distinguer une personne ayant la maladie de Parkinson d’un sujet contrôle selon la présence et la concentration des 3 COV identifiés précédemment.

CONCLUSION ET IMPACT POUR LA MALADIE DE PARKINSON

Une fois les algorithmes de « dépistage » mis au point. Les chercheurs les ont testés sur 12 personnes ayant la maladie de Parkinson. Ainsi que chez 12 sujets témoins non malades afin d’évaluer leur utilisation clinique. Les résultats ont montré que les algorithmes, basés sur les trois COV, pouvaient diagnostiquer la maladie de Parkinson. Cela, avec une précision globale de 70,8 %. Plus précisément, la sensibilité² du modèle était de 91,7 %, alors que sa spécificité³ était de 50 %. En d’autres termes, cela signifie qu’une personne atteintes de la maladie à 91.7% d’être détecter par cette technique mais que dans 50% des cas une personne non atteinte sera erronément identifiée comme étant atteinte de la maladie de ParkinsonCette technologie innovante pour un diagnostic précoce semble donc intéressante mais demande encore à être encore perfectionnée et En ce sens, l’équipe de recherche indique que l’utilisation de différentes stratégies mathématiques pour générer des algorithmes pendant l’apprentissage automatique pourrait permettre améliorer la spécificité.

Le système mis au point par cette équipe de recherche chinoise présente les avantages d’être rapide, facile à utiliser, portable et peu coûteux. Cette découverte pourrait donc fournir une nouvelle méthode utilisable dans les hôpitaux, les cliniques et les foyers pour dépister et diagnostiquer la maladie de Parkinson.

* Fu, Wei, et al. « Artificial Intelligent Olfactory System for the Diagnosis of Parkinson’s Disease ». ACS Omega, vol. 7, no 5, février 2022, p. 4001‑10.

Glossaire:

1. Sébum : matière huileuse sécrétée par les glandes sébacées situées dans la peau.
2 .Sensibilité : probabilité de détecter correctement la maladie de Parkinson.
3. Spécificité : probabilité de détecter correctement un sujet témoins non atteints

Texte rédigé par Sarah Brosse, mis en ligne le 28 avril 2022

Sarah est doctorante en sciences biomédicales au sein du laboratoire de neuroanatomie chimiosensorielle à l’Université du Québec à Trois-Rivières (Canada). Son projet doctoral porte sur l’étude de la chimiosensation dans la maladie de Parkinson, et plus précisément, sur l’étude du système trigéminal comme marqueur précoce de la maladie.
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