Des scientifiques de l’Université du Zhejiang, en Chine, ont mis au point un outil de diagnostic révolutionnaire utilisant l’intelligence artificielle pour détecter la maladie de Parkinson via 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 s’appuie sur le fait que le cérumen contient du sébum, une substance huileuse dont la composition chimique évolue avec la progression de la maladie. Contrairement au sébum cutané, le cérumen se trouve dans un environnement protégé, à l’abri des contaminants extérieurs tels que la pollution ou les cosmétiques.
L’étude a consisté à prélever des échantillons de cérumen auprès de 209 participants (108 atteints de la maladie de Parkinson et 101 témoins sains). Grâce à des 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 artificiel (AIO) en combinant la chromatographie en phase gazeuse avec des capteurs à ondes acoustiques de surface (GC-SAW) et un réseau de neurones convolutifs (CNN). Ce modèle d’apprentissage automatique a été entraîné à reconnaître les schémas dans les données chromatographiques permettant de distinguer les échantillons issus de patients atteints de Parkinson de ceux des témoins.
Le diagnostic actuel de la maladie de Parkinson repose généralement sur l’observation des symptômes physiques, qui n’apparaissent souvent qu’après une neurodégénérescence avancée. Or, la détection précoce est cruciale, car la plupart des traitements ne font que ralentir la progression de la maladie sans pouvoir l’inverser. Les méthodes diagnostiques traditionnelles, telles que 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 », précise Dong. « La prochaine étape consiste à poursuivre les recherches à différents stades de la maladie, dans plusieurs centres 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 de plus grande ampleur, cette solution 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.