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Chaque année, plus de 60 000 Américains sont nouvellementdiagnostiqué avec la maladie de Parkinson (PD) - et ce nombre augmente rapidement. En fait, selon l'Organisation mondiale de la santé, la prévalence du trouble neurologique adoublé au cours des 25 dernières années, et l'invalidité et les décès liés à la MP sont "augmentent plus rapidement que pour tout autre trouble neurologique".

Malheureusement, le chemin vers unDiagnostic de Parkinson Peut être long et ardu en raison d'un manque de tests de diagnostic. C'est pourquoi un groupe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) explore de nouvelles façons de détecter la PD en examinant la façon dont vous respirez. Lisez la suite pour en savoir plus sur le lien surprenant entre vos modèles de respiration nocturne et le risque de votre Parkinson - et pour découvrir comment l'intelligence artificielle du test fait avancer le champ.

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La maladie de Parkinson est un trouble progressif, ce qui signifie qu'il s'aggrave avec le temps. Le plus souvent, il n'est pas diagnostiqué jusqu'àsymptômes moteurs communs- Tremor, rigidité, étanchéité ou déséquilibre, par exemple - par exemple. Cependant, les experts examinent de plus en plus des manifestations cliniques moins courantes de la MP - ainsi que les biomarqueurs possibles - ce qui pourrait aider à conduire au diagnostic plus tôt.

"UNvéritable détermination de la maladie de Parkinson est un diagnostic clinique, ce qui signifie que certains symptômes motrices doivent être présents, mais nous en savons maintenant plus sur certains signes précoces de la maladie de Parkinson qui, bien qu'ils ne conduisent pas toujours à la maladie, sont connectés ", les experts de l'Université Johns Hopkins ont écrit .

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Selon une nouvelle étude menée par les experts du MIT et publiée dans la revueMédecine de la nature, il y a un lien surprenant entreLa façon dont tu restes la nuit et votre risque de maladie de Parkinson.

"Une relation entreParkinson et respiration a été noté dès 1817, dans les travaux du Dr James Parkinson. Cela nous a motivés à considérer le potentiel de détection de la maladie de sa respiration sans regarder les mouvements "Dina Katabi, PhD, professeur de génie électrique et d'informatique (EECS) au MIT ditNOUVELLES MIT. "Certaines études médicales ont montré que les symptômes respiratoires se manifestent des années avant les symptômes motrices, ce qui signifie que les attributs respiratoires pourraient être prometteurs pour l'évaluation des risques avant le diagnostic de Parkinson."

Les chercheurs ont collecté des données sur les schémas respiratoires nocturnes de 7 600 personnes, dont 757 avaient des cas connus de maladie de Parkinson. Ils ont ensuite testé la capacité d'un modèle informatique basé sur l'intelligence artificielle à diagnostiquer et à suivre la PD. Ils ont constaté que lorsqu'ils ont suivi la respiration des sujets pendant une période de 12 nuits, le programme pourrait détecter les Parkinson avec une précision de 95%.

Le test, qui pourrait un jour être administré dans le confort de sa maison, se compose de deux composants clés: une ceinture portée par le patient la nuit et un appareil qui émet des signaux radio pour recueillir des données sur les modèles de respiration du patient. "Le système extrait les signaux respiratoires nocturnes soit d'une ceinture respiratoire portée par le sujet, soit des signaux radio qui rebondissent de leur corps pendant leur sommeil. Il traite les signaux respiratoires en utilisant un réseau de neurones pour déduire si la personne a une PD, et s'ils le font , évalue la gravité de leur PD ", a expliqué les auteurs de l'étude.

Les chercheurs disent que leurs résultats pourraient être parmi les meilleurs moyens dedétecter les parkinson à travers les biomarqueurs. "La littérature a étudié quelques biomarqueurs PD potentiels, parmi lesquels du liquide céphalorachidien, du sang biochimique et de la neuroimagerie ont une bonne précision. Cependant, ces biomarqueurs sont coûteux, invasifs et nécessitent un accès à des centres médicaux spécialisés et, par conséquent, ne conviennent pas aux fréquents tests pour fournir un diagnostic précoce ou un suivi continu de la progression de la maladie ", ont-ils écrit.

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En plus de fournir de nouvelles voies au diagnostic, les chercheurs disent que leur technologie de test pourrait également aider à détecter les changements dans la progression de la maladie au fil du temps. "Les échelles actuellement utilisées pour mesurer la progression de la maladie dans la clinique sont relativement insensibles. Ils peuvent également fournir des résultats différents lorsqu'ils sont utilisés par différents médecins. Par rapport à deux échelles différentes, le programme était meilleur pour identifier les petits changements dans les symptômes de Parkinson", a expliqué l'équipe .

Ils ont ajouté que leurs résultats pourraient aider à accélérer les essais cliniques, conduisant finalement à un développement plus rapide de nouvelles thérapies. "En termes de soins cliniques, l'approche peut aider à l'évaluation deLes patients de Parkinson Dans les communautés traditionnellement mal desservies, y compris celles qui vivent dans les zones rurales et celles qui ont du mal à quitter la maison en raison d'une mobilité limitée ou d'une déficience cognitive ", a déclaré Katabi.

Il est important de noter que davantage de recherches sont nécessaires pour déterminer l'efficacité des algorithmes d'IA en milieu clinique. "Nous avons besoin de plus de données, "Katabi a reconnu en parlant àLe Washington Post en septembre. "Nous venons de commencer à produire ces résultats, et nous avons besoin de plus de preuves."