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La parole comme nouvel outil de diagnostic dans la SLA et la DFT

Sommaire: Avec l’aide de l’IA, les chercheurs développent des biomarqueurs numériques qui utilisent des données vocales pour identifier la SLA et la démence frontotemporale.

sources: DZNE

À l’aide de tests de la parole, un premier diagnostic de maladies neurodégénératives graves devrait être possible à l’avenir.

Les chercheurs du DZNE développent à cette fin des soi-disant biomarqueurs numériques – ce sont des critères que l’intelligence artificielle peut utiliser pour détecter si le modèle de parole d’un patient a changé à la suite d’une maladie. La technologie parvient à détecter même les moindres changements de parole qui sont inaudibles pour l’oreille humaine.

Le projet DZNE, PROSA (« A High-Frequency PROgnostic Digital Speech Biomarker with Low Stress »), est désormais financé à hauteur de 200 000 $ par la Alzheimer’s Drug Discovery Foundation et la Target ALS Initiative, toutes deux basées aux États-Unis.

La démence frontotemporale (DFT) et la sclérose latérale amyotrophique (SLA) sont au centre de l’intérêt des chercheurs impliqués dans le DZNE. Dans la FTD, les cellules nerveuses meurent principalement dans les zones frontales et temporales du cerveau – dans les lobes frontaux et temporaux, qui sont responsables du contrôle des émotions et du comportement social, entre autres.

Dans la SLA, les cellules nerveuses du cerveau et de la moelle épinière meurent.Jusqu’à présent, les deux maladies étaient extrêmement difficiles à diagnostiquer.

Le langage a longtemps été considéré par les chercheurs comme un indicateur envisageable des maladies neurodégénératives.

“Il y a eu des approches antérieures dans lesquelles les scientifiques ont évalué les facteurs textuels : quelle est la complexité de la grammaire utilisée par les sujets, quelle est la taille de leur vocabulaire, comment enchaînent-ils les mots ?” explique le Pr Dr. Anja Schneider, chef de groupe de travail au DZNE et directrice du département des maladies neurodégénératives et de gérontopsychiatrie à l’hôpital universitaire de Bonn.

Cependant, c’était un travail fastidieux et lent basé sur des transcriptions détaillées de ce qui avait été dit. La technologie moderne offre désormais de nouvelles possibilités : “L’intelligence artificielle peut effectuer de telles analyses beaucoup plus rapidement et prendre également en compte les aspects mélodiques de la parole.” Anja Schneider dirige l’étude sur les changements linguistiques chez les patients FTD dans le cadre du projet désormais financé, tandis que son collègue du DZNE, le professeur Dr. Andreas Hermann se concentre sur les patients SLA. Deux entreprises privées sont également impliquées dans le projet.

Le déroulement d’un test de langue est très simple pour les patients : on leur pose trois questions ouvertes – sur leurs loisirs, par exemple, ou sur leur carrière. Des descriptions libres d’une image présentée sont également envisageables. Le facteur décisif est que les sujets de test parlent spontanément.

L’intelligence artificielle analyse ensuite la complexité de la parole – et elle prend également en compte les pauses entre les mots, la vitesse de la parole et d’autres aspects mélodiques de la langue.

Chez les patients SLA, dont la respiration est généralement restreinte par la progression de la maladie, l’intelligence artificielle peut également détecter des anomalies ici aussi à un stade très précoce.

“Les dialectes et autres caractéristiques individuelles de la parole n’ont aucune influence sur la précision des résultats”, explique Anja Schneider.

Son observation : “L’intelligence artificielle détecte des nuances si subtiles des changements de parole qu’un auditeur normal ne reconnaîtrait pas du tout sans aides techniques.”

Les chercheurs de Bonn intègrent les données de deux études DZNE dans le développement de la méthode : Dans Describe FTD et Describe ALS, les patients sont suivis sur une plus longue durée de la maladie avec des examens cliniques complexes. Pour le projet PROSA, certaines matières subissent également divers tests de langue. Leurs résultats sont combinés avec des examens cognitifs.

Alors vois

Cela montre le contour d'une tête et d'un cerveau
Le langage a longtemps été considéré par les chercheurs comme un indicateur envisageable des maladies neurodégénératives. L’image est dans le domaine public

Grâce à ces informations à plusieurs niveaux, les chercheurs espèrent que les indicateurs linguistiques pourront être développés davantage : si les enregistrements cérébraux et les tests génétiques montrent à quel point la maladie a progressé, les scientifiques peuvent utiliser les enregistrements linguistiques à partir du même stade exact de la progression de la maladie pour déterminer comment la langue évolue.

« Nous voulons aussi trouver des réponses à d’autres questions », déclare Anja Schneider :

« Par exemple, la précision du test de parole est-elle liée à la forme quotidienne du patient ? Le langage se détériore-t-il de manière linéaire au cours de la maladie, de sorte que nous pourrions utiliser un marqueur linguistique non seulement pour établir un diagnostic, mais même pour tirer des conclusions sur la rapidité avec laquelle la maladie progresse chez le patient respectif ? »

100 patients de la cohorte SLA et 100 patients de la cohorte FTD seront inclus dans l’étude ; des sujets supplémentaires seront ajoutés pour le groupe de contrôle.

Jusqu’à présent, le diagnostic des patients atteints de DFT et de SLA était extrêmement complexe. Elle ne peut généralement être réalisée que dans des centres experts hautement spécialisés. Les examens nécessaires prennent au moins dix heures et le temps d’attente pour un rendez-vous peut aller jusqu’à six mois.

A l’aide d’un test de langue, les patients potentiels pourraient être examinés au préalable, idéalement même par téléphone, afin d’apporter aux médecins une aide pour leur diagnostic.

À propos de cette actualité de la recherche sur la SLA et la FTD

Auteur: Sabine Hoffman
sources: DZNE
Contact: Sabine Hoffmann – DZNE
Image: L’image est dans le domaine public

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