Un examen de l’oeil pour prédire la maladie d’Alzheimer

La maladie d’Alzheimer touche 560 000 personnes au Canada. Une nouvelle technologie développée à Montréal par Optina Diagnostics utilise l’imagerie du fond de l’œil pour aider au diagnostic grâce à l’intelligence artificielle.

Avec le vieillissement de la population mondiale, les maladies dégénératives vont prendre de l’ampleur.

Le nombre de personnes atteintes par la maladie d’Alzheimer dans le monde devrait tripler d’ici 2050, pour atteindre 152 millions de personnes, selon l’Organisation mondiale de la santé. Aux États-Unis, elle affectera 13,8 millions de personnes. Cette maladie neurodégénérative détruit les cellules cérébrales ce qui induit une détérioration de la mémoire et des capacités de réflexion.

Dans l’état actuel de la recherche, on ne sait pas guérir cette maladie, néanmoins on peut ralentir sa progression ce qui rend son diagnostic précoce primordial.

Aujourd’hui, le diagnostic se fait en combinant un bilan neuropsychologique pour diagnostiquer les troubles cognitifs et l’analyse d’imageries IRM et de Tomographie à émission de positon (TEP) pour détecter un biomarqueur de cette maladie, la bêta-amyloïde.

Ces systèmes d’imagerie sont dispendieux, invasifs et accessibles seulement dans les grands centres médicaux de référence.

L’IMAGERIE POUR GÉNÉRER LES DONNÉES

Optina Diagnostics, une entreprise montréalaise, développe une nouvelle plateforme de diagnostic, Le Retinal Deep Phenotyping en imageant la rétine des patients et analysant celles-ci avec l’intelligence artificielle.

La rétine est située dans le fond de l’œil, elle permet de transformer la lumière en signaux électriques grâce aux cellules cérébrales, des neurones, dont elle est composée. En imageant ces cellules, il serait possible de détecter des biomarqueurs de maladies neurodégénératives.

Optina Diagnostics a développé une caméra hyperspectrale pour capturer des images de la rétine.

Les caméras digitales classiques, de la même façon que les cônes présents dans l’œil, représentent une image par la combinaison de trois bandes spectrales ou couleurs: le rouge, le vert et le bleu.

Une caméra hyperspectrale plutôt que de se limiter à trois bandes en utilise une multitude permettant d’acquérir un nombre équivalent d’images monochromatiques.

Ces images vont permettre de collecter beaucoup plus d’informations qu’une caméra classique et ainsi augmenter les chances de détecter les marqueurs des maladies.

Comparée à l’imagerie de TEP scan utilisée actuellement, la technologie proposée par Optina Diagnostics est plus abordable, plus accessible via la clinique de l’œil, moins invasive (le PET scan nécessite l’ingestion par le patient d’un produit radioactif) et plus simple d’utilisation.

Elle a également le potentiel de dévoiler plus de marqueurs de la maladie d’Alzheimer grâce à la grande quantité de données générées par cette imagerie.

L’IA POUR POSER LE DIAGNOSTIC

« Afin de traiter ces données et de poser un diagnostic sur les patients, l’intelligence artificielle vient s’ajouter à la caméra hyperspectrale. Pour traiter cette grande quantité de données, notre équipe de développeurs utilise le deep learning pour prétraiter les données et le machine learning pour classifier les patients », indique David Lapointe, président et chef de la direction d’Optina Diagnostics.

Actuellement, l’algorithme d’intelligence artificielle est entrainé sur des images de PET scan de patients afin de bâtir l’algorithme qui permettra à terme de classifier les patients malades et sains.

Le but à plus long terme pour l’imagerie hyperspectrale est de dépasser cette technologie en détectant de nouveaux marqueurs de la maladie.

M. Lapointe estime que la technologie a également le potentiel pour diagnostiquer d’autres maladies cérébrales telles que la maladie à corps de Lewy ou les maladies vasculaires cérébrales.

L’année prochaine, Optina Diagnostics va entamer une des dernières étapes avant sa mise sur le marché, l’étude pivot pour l’approbation règlementaire de la FDA qui permettra de prouver son efficacité.

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