Publié le 16 février 2024. Des chercheurs américains ont mis au point un dispositif implantable capable d’enregistrer l’activité cérébrale des patients atteints de la maladie de Parkinson pendant leurs activités quotidiennes, ouvrant la voie à des thérapies de stimulation cérébrale plus personnalisées et adaptées.
- Un nouveau dispositif implanté permet de suivre l’activité cérébrale des patients de Parkinson à domicile.
- L’analyse de ces données neuronales permet d’identifier des schémas spécifiques liés à la marche.
- Cette avancée pourrait conduire à des systèmes de stimulation cérébrale profonde adaptatifs, ajustant la thérapie en temps réel.
La marche est souvent un défi majeur pour les personnes vivant avec la maladie de Parkinson. Les difficultés à initier le mouvement, les pas courts et traînants, ainsi qu’un risque accru de chutes, impactent significativement leur autonomie et leur qualité de vie. Jusqu’à présent, l’étude de la démarche des patients se limitait aux environnements contrôlés des laboratoires, loin des réalités du quotidien.
Une équipe de l’Université de Californie à San Francisco (États-Unis) a franchi une étape décisive en développant un système capable d’enregistrer et d’analyser l’activité cérébrale des patients pendant leurs activités habituelles à domicile. Les résultats de cette recherche, publiés dans la revue Science Advances, démontrent qu’il est possible de déterminer de manière fiable si une personne marche ou non en se basant uniquement sur les signaux neuronaux.
Traditionnellement, les scientifiques étudiaient le contrôle cérébral des mouvements en demandant aux patients d’effectuer des tâches spécifiques en laboratoire, connectés à divers capteurs. Bien que ces études aient apporté des informations précieuses, elles ne reflétaient pas pleinement le fonctionnement du cerveau dans des situations réelles, comme se rendre à la cuisine ou se promener dans un parc. Cet écart entre la recherche en laboratoire et le comportement quotidien limitait les progrès dans l’amélioration des symptômes de la marche en dehors du cadre clinique.
Grâce à ce nouveau dispositif, les chercheurs ont pu analyser des données neuronales et de mouvement synchronisées collectées pendant plus de 80 heures d’activité quotidienne non supervisée. Ils ont ainsi identifié des modèles d’activité cérébrale individualisés associés à la marche, des « signatures neuronales » permettant à un dispositif de stimulation cérébrale profonde (DBS) implanté de classer les états de mouvement en se basant sur des signaux générés lors d’activités naturelles.
« Il s’agit de la première démonstration qu’un dispositif entièrement implanté peut être utilisé pour détecter un état de mouvement spécifique chez l’homme au cours d’une activité réelle. »
Dr. Doris Wang, neurochirurgien et professeur agrégé de chirurgie neurologique à l’UCSF
« Nos résultats démontrent qu’il est possible d’identifier des signaux neuronaux significatifs en dehors du laboratoire, ce qui représente une étape importante vers des thérapies de neuromodulation plus personnalisées et réactives », explique le Dr Wang.
Les troubles de la marche sont parmi les symptômes les plus invalidants de la maladie de Parkinson, affectant l’autonomie et la qualité de vie des patients. La thérapie DBS actuelle fournit une stimulation continue, mais les symptômes peuvent fluctuer tout au long de la journée et ne sont pas toujours efficacement traités par les paramètres de stimulation utilisés pour contrôler les tremblements, la lenteur ou la raideur.
Dans cette étude de faisabilité, quatre participants atteints de la maladie de Parkinson ont reçu un système expérimental de stimulation cérébrale profonde bidirectionnelle, capable d’enregistrer l’activité neuronale des régions cérébrales impliquées dans le mouvement, telles que le cortex moteur et le globus pallidus. Des capteurs portables ont simultanément mesuré les mouvements, permettant aux chercheurs de corréler les signaux cérébraux avec les périodes de marche et d’autres activités. Ils ont constaté que la marche pouvait être distinguée des états de repos uniquement sur la base du signal neuronal, avec des schémas spécifiques à chaque individu.
« Nous avons identifié des biomarqueurs neuronaux personnalisés associés à la démarche et démontré que ces signaux peuvent être utilisés pour la classification des états de mouvement en temps réel, dans les limites d’un dispositif implanté », précise Wang. « Cela ouvre la voie à de futurs systèmes adaptatifs de stimulation cérébrale profonde qui pourraient ajuster la stimulation en fonction de l’état d’activité du patient. »
Les auteurs soulignent que cette étude a été conçue pour démontrer la faisabilité du concept et non son efficacité clinique. La taille de l’échantillon étant limitée, des recherches supplémentaires seront nécessaires pour déterminer si la détection de l’état de mouvement peut améliorer les résultats cliniques. L’équipe prévoit de mener de futurs essais pour évaluer si des paramètres de stimulation optimisés pour la marche peuvent être appliqués de manière dynamique grâce à ces biomarqueurs neuronaux.
« En permettant l’étude de l’activité cérébrale au cours du comportement naturel, cette approche pourrait à terme étendre le champ d’application des interfaces cerveau-ordinateur et de la neuromodulation adaptative au-delà des environnements de laboratoire contrôlés et dans la vie quotidienne », conclut Wang.