Des scientifiques de l’Université Zhejiang, en Chine, ont créé un outil de diagnostic révolutionnaire utilisant l’intelligence artificielle pour détecter la maladie de Parkinson à partir de l’analyse du cérumen, atteignant un taux de précision remarquable de 94,4 %.
L’équipe de recherche, dirigée par Hao Dong et Danhua Zhu, a publié ses résultats dans la revue Analytical Chemistry. Leur approche repose sur le fait que le cérumen contient du sébum, une substance huileuse dont la composition chimique varie avec la progression de la maladie. Contrairement au sébum de la peau, le cérumen se trouve dans un environnement protégé, à l’abri des contaminants externes comme la pollution ou les cosmétiques.
L’étude a consisté à recueillir des échantillons de cérumen auprès de 209 participants (108 atteints de la maladie de Parkinson et 101 témoins). À l’aide de techniques sophistiquées de chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC-MS), les chercheurs ont identifié quatre composés organiques volatils présents à des concentrations significativement différentes chez les patients parkinsoniens : l’éthylbenzène, le 4-éthyltoluène, le pentanal et le 2-pentadécyl-1,3-dioxolane.
L’équipe a ensuite développé un système olfactif à intelligence artificielle (AIO) en combinant la chromatographie en phase gazeuse à des capteurs à ondes acoustiques de surface (GC-SAW) et un réseau neuronal convolutif (CNN). Ce modèle d’apprentissage automatique a été entraîné à reconnaître les motifs dans les données chromatographiques permettant de distinguer les échantillons provenant de personnes atteintes de Parkinson de ceux des témoins.
Actuellement, le diagnostic de la maladie de Parkinson repose principalement sur l’observation des symptômes physiques, qui n’apparaissent souvent qu’après une importante dégénérescence neuronale. La détection précoce est cruciale, car la plupart des traitements ne font que ralentir la progression de la maladie sans la renverser. Les méthodes diagnostiques traditionnelles, comme les échelles cliniques et l’imagerie cérébrale, peuvent être subjectives, coûteuses et passer à côté des cas précoces.
« Cette méthode est une expérience à petite échelle menée dans un seul centre en Chine, » a précisé Dong. « La prochaine étape consiste à poursuivre la recherche à différents stades de la maladie, dans plusieurs centres de recherche et auprès de groupes ethniques variés, afin de déterminer si cette méthode présente une valeur d’application pratique plus large. »
Si elle est validée par des études à plus grande échelle, cette méthode de dépistage peu coûteuse et non invasive pourrait révolutionner la détection précoce de la maladie de Parkinson, permettant une intervention plus rapide et potentiellement de meilleurs résultats pour des millions de patients à travers le monde.