Transformer les soins de la maladie de Parkinson grâce à des algorithmes prédictifs (TechHealthPD)

La maladie de Parkinson (MP) est le deuxième trouble neurodégénératif le plus répandu et le trouble le plus courant affectant la coordination motrice, touchant 2 % de la population de plus de 65 ans et 4 % de la population de plus de 80 ans [1,2]. Les patients diagnostiqués avec la MP souffrent de symptômes moteurs et non moteurs sévères. Les symptômes moteurs typiques comprennent des tremblements ou une rigidité au repos, une lenteur dans les mouvements volontaires appelée bradykinésie, des difficultés de prononciation lors de la parole, tandis que les symptômes non moteurs peuvent être des troubles du sommeil, des fonctions cognitives et autonomes [3,4]. La MP perturbe non seulement la fonction motrice, mais influence également de manière significative la qualité de vie, les habitudes de sommeil, les aspects cognitifs et l'humeur des personnes atteintes de cette maladie. Bien qu'il n'existe aucun remède contre la MP, certains traitements tels que les médicaments, la chirurgie et les approches interdisciplinaires peuvent traiter et gérer efficacement les symptômes associés à la MP. Compte tenu de la diversité des traitements et de l’impact diversifié des symptômes moteurs et non moteurs sur le fonctionnement quotidien, il existe un besoin croissant d’interventions plus globales. De nombreuses études ont exploré l'impact des interventions liées au mode de vie, telles que l'activité physique (AP), sur divers aspects de la MP, suggérant que les patients atteints de MP pourraient bénéficier de l'AP de plusieurs manières, depuis l'amélioration générale de la santé jusqu'aux effets spécifiques à la maladie et potentiellement , des résultats modificateurs de la maladie [5,6]. Dans ce but, nous avons mené un essai clinique randomisé en double aveugle pour étudier les effets de l'AP sur la fonction mitochondriale des fibroblastes cutanés chez des patients atteints de MP (NCT05963425) [7]. Il s'agissait d'une étude d'intervention portant sur vingt-quatre patients, répartis au hasard en trois groupes (8 patients/groupe). Le premier groupe a réalisé un entraînement physique de base (BPT) basé sur la force et la résistance, le deuxième groupe a réalisé un BPT combiné à des exercices fonctionnels (BPTFE) avec un entraînement cognitif et moteur, et le troisième groupe n'a réalisé aucun programme d'activité, servant de contrôle. Les interventions d'AP duraient 60 minutes, avec une fréquence de 3 fois par semaine, pendant 16 semaines. L'objectif principal était d'évaluer les effets de l'AP sur la fonction mitochondriale et ses effets sur une grande variété de facteurs cliniques, tels que la fonction motrice, la qualité de vie, le sommeil, les aspects cognitifs et l'humeur.

S'appuyant sur les connaissances holistiques de l'étude précédente, ce projet vise à créer une plateforme technologique intelligente, utilisant l'intelligence artificielle (IA), pour favoriser des habitudes saines et une gestion clinique optimale au sein de la population parkinsonienne. Les plateformes technologiques apparaissent comme des outils déterminants pour transformer le paysage de la gestion de la DP. Ces plates-formes peuvent faciliter une surveillance continue et des interventions sur mesure qui intègrent, par exemple, des programmes d'exercices intégrés au mode de vie [8,9]. Cependant, bien que les interventions technologiques se soient révélées prometteuses dans la promotion d'habitudes saines [10], les recherches sur l'intégration de l'IA pour des interventions personnalisées dans le contexte de la MP [11] sont limitées. Les modèles développés à ce jour présentent plusieurs limitations clés, notamment l'utilisation d'une seule fonctionnalité (c'est-à-dire symptômes moteurs), les hypothèses du modèle selon lesquelles les patients suivent une progression fixe ou ne tiennent pas compte des effets positifs et négatifs des thérapies symptomatiques pour la MP [12]. Nous abordons ici les limites actuelles et proposons une approche holistique basée sur un modèle d’IA qui fournit aux professionnels, aux patients et aux soignants une plateforme intelligente capable de promouvoir des habitudes saines et d’optimiser les aspects cliniques. Ici, nous reconnaissons l'importance de l'AP ainsi que d'autres habitudes saines pour les patients parkinsoniens en incorporant plus de 50 autres variables de la révision parrainée par la Movement Disorder Society de l'échelle unifiée d'évaluation de la maladie de Parkinson (MDS-UPDRS), un outil clinique complet utilisé pour évaluer les symptômes moteurs et non moteurs chez les patients parkinsoniens, divisés en quatre parties qui évaluent les expériences de la vie quotidienne, l'examen moteur et les complications motrices liées à la thérapie. Il est important de noter que les données collectées seront validées avec la Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI), une étude historique portant sur plus de 1 500 patients conçue pour identifier les biomarqueurs de la progression de la MP, améliorant ainsi la fiabilité et l'applicabilité de nos résultats. L'exécution réussie de ce projet aboutira à une solution intégrée combinant des interfaces Web et mobiles, améliorant ainsi l'accessibilité et l'efficacité globales des capacités de diagnostic et de surveillance des DP. La plateforme intelligente proposée basée sur l'IA a des implications sociales significatives, principalement en améliorant la qualité de vie des patients parkinsoniens en traitant à la fois les symptômes moteurs et non moteurs. Il favorise une approche plus globale et personnalisée de la prise en charge de la maladie de Parkinson, dépassant les limites des méthodes de traitement actuelles, qui se concentrent souvent sur des aspects singuliers de la maladie. En intégrant un large éventail de variables provenant d'une base de données clinique bien établie, la plateforme vise à proposer des interventions sur mesure qui favorisent des habitudes saines et optimisent les résultats cliniques. De plus, l'utilisation de l'IA par la plateforme pour une surveillance continue et des interventions adaptatives responsabilisera les patients et les soignants, en fournissant un soutien en temps réel et en réduisant le fardeau des systèmes de santé. Cela représente une évolution vers des soins proactifs et davantage centrés sur le patient, améliorant potentiellement la gestion de la progression de la maladie et la qualité de vie de la population vieillissante touchée par la MP. En conclusion, l’approche globale cherche à fournir des informations précieuses sur la progression de la MP et à soutenir la mise en œuvre d’habitudes saines dans la pratique clinique.