Les mathématiques permettent de prévoir les crises d’épilepsie

L’épilep­sie se man­i­feste par inter­mit­tence : elle est car­ac­térisée par la sur­v­enue d’une perte de con­trôle bru­tale qui désor­gan­ise tem­po­raire­ment la cog­ni­tion et per­turbe la con­science. Cette émer­gence imprévis­i­ble est respon­s­able de l’excès de trau­ma­tismes et de mor­tal­ité con­statés chez ces patients épilep­tiques et pro­duit une insécu­rité per­ma­nente pour les malades et leur entourage.

Orages cérébraux

Grâce aux pro­grès des neu­ro­sciences, on sait que les crises résul­tent d’une décharge élec­trique exces­sive dans le cerveau, qui per­turbe pro­vi­soire­ment son fonctionnement.

Pour­tant, une ques­tion fon­da­men­tale reste ouverte : cet « orage cérébral » ne serait-il pas précédé par des signes précurseurs ? La ques­tion est d’importance car, si l’on savait anticiper l’émergence d’une crise, un tel sig­nal d’alarme aver­ti­rait les patients et dimin­uerait ain­si le risque d’accident, et plus glob­ale­ment l’anxiété liée à l’imprévisibilité des crises.

À terme, cela ouvri­rait même la voie à des inter­ven­tions thérapeu­tiques pour faire avorter la crise avant son installation.

Un appel à la théorie du chaos

Bien sûr, l’une des prin­ci­pales dif­fi­cultés réside dans la nature com­plexe et dif­fi­cile­ment analysable des activ­ités du cerveau, extrême­ment irrégulières sur le long terme.

Depuis quelques années, néan­moins, des mod­èles des math­é­ma­tiques adap­tées à l’analyse de la com­plex­ité ont vu le jour.

L’hypothèse fon­da­men­tale de ces méth­odes car­ac­térisant le « chaos cérébral » est que ces sig­naux com­plex­es, mal­gré une ten­dance à être extrème­ment fluc­tu­ants (impli­quant a for­tiori l’im­pos­si­bil­ité de prévoir leur évo­lu­tion à long terme), pos­sè­dent néan­moins des lois cachées qui peu­vent être identifiées.

En 2001, ces méth­odes ont trou­vé une con­créti­sa­tion dans les travaux que j’ai pu men­er en col­lab­o­ra­tion avec l’u­nité d’épilep­tolo­gie de la Pitié-Salpêtrière (M. Baulac), grâce en par­ti­c­uli­er au sou­tien de la FFRE.

Nous avons pu met­tre en évi­dence l’ex­is­tence de change­ments antic­i­pa­teurs plusieurs min­utes avant la crise à par­tir de l’analyse math­é­ma­tique de l’élec­tro-encéphalo­gramme. À la suite, de mul­ti­ples études ont con­fir­mé ces pre­mières observations.

Le « Neu­ro­naute », un sys­tème de pré­dic­tion des crises, dévelop­pé par la société BioSeren­i­ty et les chercheurs de l’ICM à l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière. À par­tir de mul­ti­ples sig­naux phys­i­ologiques mesurés par un vête­ment con­nec­té, des cal­culs de type machine learn­ing sont effec­tués en temps réel pour per­me­t­tre d’avertir les per­son­nes épilep­tiques de l’imminence de leur crise. L’alarme est trans­mise par l’intermédiaire d’un smart­phone, celui du médecin, du patient lui-même ou de l’un de ses proches.

Électro encéphalogramme mobile

Sur la base de ces recherch­es inter­dis­ci­plinaires, à la jonc­tion entre les math­é­ma­tiques et la médecine, mon équipe a dévelop­pé un sys­tème d’alerte dans l’In­sti­tut du cerveau et de la mœlle épinière (ICM). Dans ce cadre, une col­lab­o­ra­tion s’est faite avec une start-up appelée BioSeren­i­ty, la pre­mière société au monde à dévelop­per des vête­ments con­nec­tés dédiés aux besoins de la neu­rolo­gie inclu­ant l’élec­troencéphalo­gramme mobile.

Actuelle­ment, les chercheurs de l’ICM et l’in­dus­triel dévelop­pent ensem­ble l’ap­pli­ca­tion du “ Neu­ro­naute ”, un vête­ment con­nec­té per­me­t­tant d’aver­tir en temps réel les per­son­nes épilep­tiques de leur crise par l’in­ter­mé­di­aire d’un smart­phone, celui du médecin, du patient lui-même ou d’un de ses proches.

À par­tir de mul­ti­ples sig­naux phys­i­ologiques, des cal­culs de type machine learn­ing sont ici effec­tués en temps réel par des super­cal­cu­la­teurs en cloud pour per­me­t­tre l’i­den­ti­fi­ca­tion des signes précurseurs aux crises.

Ce pro­jet a réal­isé sa pre­mière lev­ée de fonds, d’un mon­tant de 3 mil­lions d’eu­ros, en juin 2015, auprès de Kur­ma Diag­nos­tics et IdIn­vest Partners.

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