La sclérose en plaques (SEP) est une maladie insidieuse. Les patients souffrent du fait que leur système immunitaire attaque leurs propres fibres nerveuses, ce qui ralentit la transmission des signaux nerveux. Les personnes atteintes souffrent de multiples troubles - légers à graves - de la motricité et de la perception sensorielle. Les manifestations et l’évolution de la maladie sont aussi individuelles que la manière de la traiter. Afin de pouvoir recommander des thérapies efficaces, les médecins interrogent régulièrement les patients sur leurs troubles et sur l’évolution de la maladie.
Raconter de mémoire
Les patients ont alors la tâche difficile de devoir fournir de mémoire des informations sur leur état de santé et leurs performances au cours des semaines et des mois précédents. Les données ainsi recueillies peuvent donc être imprécises et incomplètes. En effet, les patients peuvent se tromper dans leurs souvenirs ou se laisser influencer par les attentes sociales dans leurs réponses. Et comme ces réponses ont une influence considérable sur la manière dont les médecins appréhendent l’évolution de la maladie, il pourrait aussi y avoir des erreurs de traitement."Les médecins gagneraient à avoir accès à des mesures fiables et à long terme des paramètres de santé de leurs patients. Ces données donnent une image précise et complète de l’état des patients", explique Shkurta Gashi. Première auteure d’une nouvelle étude, elle est postdoctorante dans les groupes des professeurs de l’ETH Christian Holz et Gunnar Rätsch au département Informatique et fellow du centre AI de l’ETH.
En collaboration avec des collègues de l’ETH Zurich, de l’hôpital universitaire et de l’université de Zurich, Gashi montre maintenant que les montres de sport et de pouls ainsi que les smartphones peuvent fournir de telles données fiables à long terme avec une haute résolution temporelle. Leur étude est parue dans la revue spécialisée externe page NPJ Digital Medicine call_made.
Des marqueurs numériques pour la SEP
Les chercheurs ont équipé des volontaires d’une montre de fitness. Parmi ces personnes, 55 étaient atteintes de SEP et 24 étaient des témoins sains. Pendant deux semaines, les scientifiques ont collecté des données provenant de la montre de fitness et des smartphones des participants à l’étude. Ils ont ensuite analysé ces données de manière statistique et par apprentissage automatique afin de déterminer lesquelles de ces données étaient utiles aux médecins.Les données relatives à l’activité physique et au pouls se sont révélées particulièrement significatives : plus l’activité physique et le pouls étaient faibles, plus les participants à l’étude étaient affectés et fatigués.
"En combinant les données des montres de sport et des smartphones, nous pouvons bien faire la différence entre les personnes en bonne santé et celles atteintes de SEP".
La fréquence d’utilisation du smartphone a fourni d’autres informations importantes sur les performances et la fatigue : plus les personnes testées utilisaient rarement leur téléphone portable, plus elles étaient fatiguées, selon les conclusions de l’étude. Les chercheurs ont pu tirer des conclusions sur les capacités motrices en effectuant un test similaire à un jeu sur le smartphone. Dans ce test, développé il y a quelques années à l’EPF, les participants doivent faire en sorte qu’une personne virtuelle se déplace le plus rapidement possible en tapant sur l’écran. La vitesse de frappe et ses variations au cours du test permettent aux chercheurs de déduire les capacités motrices des sujets.
"En combinant les données des montres de sport et des smartphones, nous pouvons bien faire la différence entre les personnes en bonne santé et celles atteintes de SEP", explique Gashi.
Une approche fiable
Grâce à cette nouvelle approche, les personnes atteintes de SEP peuvent collecter facilement et simplement des données fiables et utiles à long terme dans leur vie quotidienne. Les chercheurs estiment que ces données permettront d’améliorer la qualité du traitement : sur la base d’une base de données complète, plus précise et plus fiable, les spécialistes pourront prendre de meilleures décisions et, le cas échéant, proposer des thérapies efficaces plus tôt qu’auparavant. En outre, l’évaluation des données des patients permet aux spécialistes de vérifier l’efficacité des thérapies.Les scientifiques ont mis leurs données à la disposition d’autres chercheurs. Ils soulignent qu’une étude de plus grande envergure et davantage de données sont nécessaires pour développer des modèles fiables pour l’évaluation automatique des données. De tels modèles pourraient permettre à l’avenir aux patients atteints de sclérose en plaques de voir leur vie s’améliorer considérablement grâce aux données des trackers de fitness et des smartphones.
Sclérose en plaques
La sclérose en plaques (SEP) est une maladie chronique du système nerveux central qui touche le cerveau et la moelle épinière. Il s’agit d’une maladie auto-immune dans laquelle le système immunitaire attaque les tissus sains - dans ce cas, les gaines de myéline, la couche isolante des fibres nerveuses. Les gaines de myéline permettent une transmission rapide et efficace des signaux électriques entre les cellules nerveuses. Si la couche de myéline est endommagée ou détruite, les signaux sont transmis plus lentement, voire pas du tout.Les symptômes de la SEP sont variés et dépendent des zones du système nerveux qui sont touchées. Ils vont de la fatigue et de l’engourdissement des bras ou des jambes à de graves problèmes de coordination et de paralysie, en passant par des troubles de la vision. La maladie évolue différemment d’une personne à l’autre, ce qui rend le diagnostic et le traitement difficiles. La SEP ne peut pas être guérie, mais différentes approches thérapeutiques peuvent contribuer à atténuer les symptômes et à améliorer la qualité de vie des personnes atteintes. Actuellement, les médecins diagnostiquent la SEP principalement par des scanners cérébraux utilisant l’imagerie par résonance magnétique (IRM) à haute résolution ainsi que par différents tests médicaux afin d’exclure d’autres maladies.
