Les chercheurs ont identifié les premiers indicateurs de la maladie de Parkinson grâce à des examens oculaires, des années avant l’apparition des symptômes. Cela pourrait conduire à des outils de pré-dépistage et à des mesures préventives contre les maladies neurodégénératives grâce au domaine émergent de l’oculomique.
La détection précoce de la maladie de Parkinson grâce à des scanners oculaires pourrait bientôt permettre des stratégies préventives contre la neurodégénérescence, grâce à une étude majeure utilisant l’IA dans l’imagerie rétinienne.
Des marqueurs indiquant la présence de la maladie de Parkinson chez des patients en moyenne sept ans avant la présentation clinique ont été identifiés par une équipe de recherche de l’UCL et du Moorfields Eye Hospital.
C’est la première fois que l’on montre ces résultats plusieurs années avant le diagnostic, et ces résultats ont été rendus possibles par la plus grande étude à ce jour sur l’imagerie rétinienne dans la maladie de Parkinson.
Méthodologie et résultats de l’étude
L’étude, publiée récemment dans Neurologie, la revue médicale de l’Académie américaine de neurologie, a identifié des marqueurs de la maladie de Parkinson dans des examens oculaires à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Son analyse de l’ensemble de données AlzEye a été répétée à l’aide de la base de données plus large de la UK Biobank (volontaires sains), qui a reproduit les découvertes. L’utilisation de ces deux ensembles de données vastes et puissants a permis à l’équipe d’identifier ces marqueurs subtils, même si la maladie de Parkinson a une prévalence relativement faible (0,1 à 0,2 % de la population). La génération de l’ensemble de données AlzEye a été rendue possible par INSIGHT, la plus grande base de données au monde d’images rétiniennes et de données cliniques associées.
Le pouvoir diagnostique des scanners oculaires
L’utilisation de données provenant d’examens oculaires a déjà révélé des signes d’autres maladies neurodégénératives, notamment Alzheimerla sclérose en plaques et, plus récemment, la schizophrénie, dans un domaine de recherche émergent et passionnant appelé « oculomique ».
Les analyses oculaires et les données oculaires ont également pu révéler une propension à l’hypertension artérielle ; maladie cardiovasculaire y compris les accidents vasculaires cérébraux ; et le diabète.
Les médecins savent depuis longtemps que l’œil peut agir comme une « fenêtre » sur le reste du corps, donnant un aperçu direct de nombreux aspects de notre santé. Les images haute résolution de la rétine font désormais partie intégrante des soins oculaires – en particulier un type de scan 3D connu sous le nom de « tomographie par cohérence optique » (OCT), largement utilisé dans les cliniques ophtalmologiques et les opticiens de rue. En moins d’une minute, un scan OCT produit une coupe transversale de la rétine (l’arrière de l’œil) avec des détails incroyables – jusqu’au millième de millimètre.
L’IA découvre des informations cachées
Ces images sont extrêmement utiles pour surveiller la santé oculaire, mais leur valeur va bien plus loin, car un scan de la rétine est le seul moyen non intrusif de visualiser les couches de cellules situées sous la surface de la peau. Ces dernières années, les chercheurs ont commencé à utiliser des ordinateurs puissants pour analyser avec précision un grand nombre d’OCT et d’autres images oculaires, en une fraction du temps qu’il faudrait à un être humain. Utiliser un type d’IA connu sous le nom de ‘apprentissage automatique« , les ordinateurs sont désormais capables de découvrir des informations cachées sur l’ensemble du corps à partir de ces seules images. Exploiter ce nouveau potentiel, c’est la raison d’être de l’oculomique.
L’auteur principal, le Dr Siegfried Wagner (Institut d’ophtalmologie de l’UCL et Moorfields Eye Hospital), qui est également chercheur principal de plusieurs autres études sur AlzEye, a déclaré : « Je continue d’être étonné par ce que nous pouvons découvrir grâce aux scanners oculaires. Même si nous ne sommes pas encore prêts à prédire si un individu développera la maladie de Parkinson, nous espérons que cette méthode pourrait bientôt devenir un outil de pré-dépistage pour les personnes à risque.
« Détecter les signes d’un certain nombre de maladies avant l’apparition des symptômes signifie qu’à l’avenir, les gens pourraient avoir le temps de modifier leur mode de vie pour prévenir l’apparition de certaines conditions, et les cliniciens pourraient retarder l’apparition et l’impact des troubles neurodégénératifs qui changent la vie. »
Efforts de collaboration
Ce travail a impliqué une collaboration entre les centres de recherche biomédicale du NIHR (National Institute of Health and Social Care) du Moorfields Eye Hospital, de l’hôpital universitaire de Birmingham, du Great Ormond Street Hospital (GOSH), de l’hôpital universitaire d’Oxford, de l’University College Hospital de Londres et de l’UCL Great Ormond. Institut de rue de la santé infantile. La portée et la qualité de la recherche ont été maximisées grâce à ces partenariats de recherche exceptionnels avec le NHS.
Professeur Alastair Denniston, ophtalmologiste consultant aux hôpitaux universitaires de Birmingham, professeur au Université de Birmingham et une partie du NIHR Moorfields BRC a déclaré : « Ce travail démontre le potentiel des données oculaires, exploitées par la technologie pour détecter des signes et des changements trop subtils pour que les humains puissent les voir. Nous pouvons désormais détecter les signes très précoces de la maladie de Parkinson, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles possibilités de traitement.
Mlle Louisa Wickham, directrice médicale de Moorfields, a expliqué : « L’augmentation de l’imagerie sur une population plus large aura un impact énorme sur la santé publique à l’avenir et mènera éventuellement à une analyse prédictive. Les analyses OCT sont plus évolutives, non invasives, moins coûteuses et plus rapides que les analyses cérébrales à cette fin.
Informations techniques et générales
La maladie de Parkinson est une maladie neurologique évolutive, caractérisée par une réduction de la dopamine, et l’examen post mortem de patients atteints de la maladie de Parkinson a révélé des différences dans l’INL (couche nucléaire interne) de la rétine. Des études antérieures utilisant des analyses OCT ont révélé des anomalies morphologiques potentielles associées à la maladie, mais avec des incohérences.
Cette étude a confirmé les rapports antérieurs faisant état d’un GCIPL (couche plexiforme interne de cellules ganglionnaires) significativement plus mince, tout en trouvant pour la première fois un INL plus mince. L’étude a en outre révélé qu’une épaisseur réduite de ces couches était associée à un risque accru de développer la maladie de Parkinson, au-delà de celui conféré par d’autres facteurs ou comorbidités.
La recherche future
Des études futures sont nécessaires pour déterminer si la progression de l’atrophie du GCIPL est motivée par des modifications cérébrales liées à la maladie de Parkinson ou si l’amincissement de l’INL précède l’atrophie du GCIPL. Explorer cela pourrait aider à expliquer le mécanisme et à déterminer si l’imagerie rétinienne pourrait soutenir le diagnostic, le pronostic et la gestion complexe des patients atteints de la maladie de Parkinson.
L’étude ne disposait pas non plus d’informations cliniques détaillées sur l’état de la maladie de Parkinson chez les patients (date exacte du diagnostic, schémas de traitement et traitement actuel), qui pourraient avoir un lien entre les modifications rétiniennes et la durée ou la progression de la maladie.
Un groupe dirigé par l’auteur principal de l’étude, le professeur Pearse Keane (Institut d’ophtalmologie de l’UCL et Moorfields Eye Hospital) a reçu ce mois-ci un financement de UK Research and Innovation pour poursuivre ses recherches sur la mise à l’échelle et la validation de son modèle de base pour l’ophtalmologie, y compris la détection de des yeux et d’autres maladies.
Financement : Institut national de recherche en santé, Centre de recherche biomédicale de Birmingham, Centre de recherche biomédicale du NIHR d’Oxford, Centre de recherche biomédicale de l’UCLH, Centre de recherche biomédicale du NIHR Great Ormond Street Hospital, Centre de recherche biomédicale du National Institute for Health Research du Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust et UCL Institut d’ophtalmologie, Conseil de recherches médicales, Fight for Sight UK
