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ÉPILEPSIE : L’IA détecte ses anomalies cérébrales sources

Actualité publiée il y a 3 mois 3 jours 13 heures
Brain
Environ 1% de la population mondiale souffre d'épilepsie, une maladie neurologique grave (Visuel Adobe Stock 501527946)

Ces chercheurs neurologues de l’University College London décrivent ici dans la revue Brain, un algorithme d’intelligence artificielle permettant de détecter les anomalies cérébrales associées à l’épilepsie. En identifiant ces micro-changements subtiles à l’origine des crises, ces travaux pourraient améliorer considérablement la prise en charge de la maladie.

 

Rappelons qu’environ 1% de la population mondiale souffre d'épilepsie, une maladie neurologique grave, caractérisée par des crises fréquentes et qu’un tiers des personnes épileptiques souffrent d’une forme « réfractaire » ou résistante aux médicaments.

 

Ce programme de détection, le Multicentre Epilepsy Lesion Detection project (MELD) est basé sur plus de 1.000 examens par IRM de patients suivis dans 22 centres d'épilepsie dans le monde. Ces données ont nourri le modèle de départ, et l'algorithme fournit aujourd’hui des rapports détaillés sur l'emplacement des anomalies dans les cas de dysplasie corticale focale résistante aux médicaments (FCD), une forme majeure d'épilepsie.

L’algorithme identifie des FCD non identifiées

Les FCD sont caractérisées par des zones du cerveau qui se sont développées anormalement et entraînent souvent des formes d’épilepsie résistante aux médicaments. Les FCD sont généralement traitées par chirurgie, mais reste le défi complexe de l'identification précise des lésions à retirer. Car, dans de nombreux cas de FCD, les IRM semblent normales.

 

L’étude : pour développer l'algorithme, l'équipe a quantifié les caractéristiques corticales des examens IRM, telles que l'épaisseur ou le pliage de la surface cortex/cerveau sur environ 300.000 emplacements dans le cerveau. Les chercheurs ont ensuite développé l'algorithme à partir d’exemples documentés par des radiologues experts (soit cerveau sain, soit FCD). L’algorithme ainsi développé se révèle capable de détecter une FCD dans 67 % des cas de la cohorte constituée de 538 participants.

 

  • Auparavant, 178 des participants étaient documentés comme négatifs à l'IRM, ce qui signifie que les radiologues n'avaient pas été en mesure de trouver l'anomalie : pourtant, l'algorithme MELD a pu identifier le FCD dans 63 % de ces cas.

 

En permettant aux médecins d’identifier l'anomalie, l’algorithme MELD rend possible l’intervention chirurgicale et le traitement de l’épilepsie. L’auteur principal, le Dr Mathilde Ripart décrit ainsi l’algorithme :  «  l'accent est mis sur le fait que l’algorithme soit facilement interprétable et puisse orienter la décision thérapeutique ».

 

En conclusion, l’algorithme va aider à mieux identifier ces lésions cachées chez les enfants et les adultes épileptiques, et permettre à davantage de patients épileptiques de bénéficier d'une chirurgie cérébrale hyper-ciblée qui peut guérir l'épilepsie et préserver la santé cognitive.

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