Numérique et santé, l’exemple du cerveau

Deux types d’ac­tion sont envis­agées, l’un à l’éch­e­lon indi­vidu­el où les objets con­nec­tés que l’on porte peu­vent analyser notre com­porte­ment quo­ti­di­en et détecter les pre­miers stades d’une patholo­gie avant ses symp­tômes explicites, l’autre à l’éch­e­lon de cohort­es pour avoir des ban­ques de don­nées ou analyser l’ef­fet des thérapies. 

Nos télé­phones abri­tent des appli­ca­tions de san­té ou de fit­ness qui utilisent des cap­teurs embar­qués (accéléromètre, gyro­scope…) pour quan­ti­fi­er des car­ac­téris­tiques de notre déplace­ment voire de nos tremblements. 

“ Détecter les premiers stades d’une pathologie avant ses symptômes explicites ”

De vastes pro­jets d’épidémiologie con­duisent aujourd’hui à insér­er dans nos télé­phones des « mouchards bien­veil­lants » décryptant la manière dont nous util­isons nos appli­ca­tions favorites, de manière à décel­er les pre­miers signes de dif­fi­cultés cog­ni­tives, qui peu­vent être les prémiss­es de démences neu­rologiques ou de dif­fi­cultés d’ordre psychiatrique. 

Nos télé­phones seront bien­tôt sec­ondés par une armée d’objets con­nec­tés qui enreg­istreront nos inter­ac­tions avec notre envi­ron­nement quotidien. 

PRÉDICTION ET PRÉVENTION

La col­lecte et l’exploitation de ces océans de don­nées néces­siteront une logis­tique et des puis­sances de cal­cul épous­tou­flantes, mais les enjeux sont tels qu’il ne fait guère de doute que les investisse­ments suivront. 

De vastes pro­jets d’épidémiologie con­duisent aujourd’hui à insér­er dans nos télé­phones des “ mouchards bien­veil­lants ” © ALEXEY_BOLDIN

Ces infor­ma­tions mul­ti­fac­ettes met­tront en évi­dence des prédis­po­si­tions, et per­me­t­tront de détecter les pre­miers stades d’une patholo­gie avant ses symp­tômes explicites ou encore de réalis­er un ajuste­ment sur mesure des traitements. 

La médecine du futur qui en découlera, fondée sur la pré­dic­tion et la préven­tion, sem­ble inéluctable. Mais l’idée qu’elle jus­ti­fie un « mon­i­tor­ing » inces­sant de toutes nos activ­ités est assez désta­bil­isante et néces­sit­era des garde-fous. 

Le plan médecine génomique français ini­tié en 2016, qui vise à séquencer le génome de mil­lions de patients, soulève les mêmes inter­ro­ga­tions. Le séquençage de l’ensemble de la pop­u­la­tion sem­ble en effet être à notre portée. 

Le pre­mier étage de la médecine du futur évo­qué jusqu’ici con­duira à déclencher des alertes nous con­duisant à pren­dre con­tact de manière préven­tive avec un sys­tème de san­té lui aus­si forte­ment impacté par le numérique. 

UNE INFLATION DE DONNÉES

La « neu­roim­agerie », qui regroupe les tech­nolo­gies per­me­t­tant d’explorer la struc­ture ou le fonc­tion­nement cérébral, génère des don­nées de plus en plus mas­sives. Cette infla­tion néces­site aujourd’hui des moyens infor­ma­tiques de plus en plus con­séquents, qui con­duit à des rap­proche­ments avec les grands cen­tres de cal­cul tra­di­tion­nelle­ment dédiés à la physique. 

Dans le domaine de la recherche fon­da­men­tale, on crée aujourd’hui des images micro­scopiques du cerveau post-mortem avec une réso­lu­tion de l’ordre du micron. En empi­lant quelques mil­liers de coupes de quelques dizaines de gigaoctets cha­cune, pour obtenir une image tridi­men­sion­nelle, on se retrou­ve avec plusieurs cen­taines de teraoctets qui néces­si­tent sou­vent un cal­cu­la­teur haute per­for­mance pour être manipulées. 

La visu­al­i­sa­tion de telles don­nées requiert d’ailleurs des approches de type Google Earth. 

Arrivée de l’aimant Iseult à Neu­roSpin après un voy­age de plusieurs cen­taines de kilo­mètres depuis Belfort.
© CEA-PATRICK DUMAS

IMAGERIE IN VIVO

Sans attein­dre de tels extrêmes, l’imagerie in vivo n’est pas à la traîne. Un exa­m­en IRM con­ven­tion­nel des­tiné à une lec­ture radi­ologique n’est guère plus volu­mineux qu’une pho­togra­phie numérique mod­erne, bien qu’il soit tridimensionnel. 

Mais les nou­velles modal­ités qui se sont général­isées dans le monde de la recherche génèrent beau­coup plus de don­nées. L’IRM fonc­tion­nelle, qui per­met de met­tre en évi­dence les réseaux fonc­tion­nels que recèle notre cerveau, en imageant les vari­a­tions de con­som­ma­tion d’oxygène au cours du temps, pro­duit des cen­taines voire des mil­liers d’images tridimensionnelles. 

La mag­né­toencéphalo­gra­phie (MEG), qui pro­pose quelques cen­taines de cap­teurs enreg­is­trant les décharges de pop­u­la­tions de neu­rones avec une réso­lu­tion tem­porelle de l’ordre de la mil­lisec­onde, est encore plus vorace en espace disque. 

L’IRM de dif­fu­sion, qui per­met de car­togra­phi­er la con­nec­tiv­ité de notre cerveau, en imageant l’anisotropie des mou­ve­ments aléa­toires de l’eau au sein des fais­ceaux de fibres, pro­duit des images tridi­men­sion­nelles gigognes : chaque vox­el, l’équivalent tridi­men­sion­nel d’un pix­el, con­tient lui-même une image tridi­men­sion­nelle de la mobil­ité de l’eau dans le cube de cerveau correspondant. 

Et la crois­sance n’est pas en passe de ralen­tir. Pour accélér­er et amélior­er le proces­sus de con­struc­tion des images IRM, on utilise des antennes par­al­lèles qui peu­vent génér­er jusqu’à une cen­taine d’images simul­tané­ment. Cette tech­nolo­gie sera impéra­tive pour prof­iter à plein de l’aimant à 11,7 tes­las qui a été instal­lé à Neu­roSpin en 2017 (cf. encadré) et dont un des prin­ci­paux objec­tifs est de zoomer, donc d’augmenter la réso­lu­tion spa­tiale des images… 

DES MYRIADES DE SUJETS ÉTUDIÉS

À la taille des exa­m­ens, il faut ajouter le nom­bre de sujets impliqués dans les études actuelles. 

L’IRM pro­duit des cen­taines ou des mil­liers d’images tridimensionnelles
© ROMASET

Il est désor­mais fréquent de lancer une cam­pagne d’acquisition sur plusieurs mil­liers de sujets. Cette infla­tion est d’ailleurs en par­tie induite par une nou­velle stratégie de recherche qui con­siste à acquérir de front des images cérébrales et une car­togra­phie mas­sive du génome. 

Quand on réalise que le nom­bre de sujets usuelle­ment néces­saire dans les études géné­tiques est de l’ordre de plusieurs dizaines de mil­liers, pour des raisons de sen­si­bil­ité, on imag­ine aisé­ment la suite. Dans le cadre d’une étude épidémi­ologique du vieil­lisse­ment, la Grande-Bre­tagne vient par exem­ple d’initier une cohorte nationale d’imagerie sur 100 000 sujets appelée UK Biobank. 

Le Human Brain Project, un pro­jet phare de la Com­mu­nauté européenne, cherche à agréger les images acquis­es par une cen­taine d’hôpitaux et vise des mil­lions de patients. Pour pou­voir préserv­er le secret médi­cal, ce pro­jet développe des tech­nolo­gies inno­vantes per­me­t­tant d’analyser l’ensemble de ces images de con­cert sans qu’elles quit­tent leur hôpi­tal d’origine.

UN ACCÈS PARTAGÉ AUX DONNÉES

Le coût exor­bi­tant des pro­jets d’acquisition por­tant sur des mil­liers d’individus induit par ailleurs une évo­lu­tion pri­mor­diale : les agences qui finan­cent ces pro­jets imposent de plus en plus sou­vent un libre accès aux don­nées pour l’ensemble de la com­mu­nauté internationale. 

La stratégie du libre accès démul­ti­plie l’impact de la base de don­nées ce qui jus­ti­fie son coût. En out­re, plusieurs ini­tia­tives visent à har­monis­er les procé­dures d’acquisition et d’analyse afin de pou­voir com­bin­er les don­nées issues de plusieurs pro­jets (cf. encadré en fin d’article).

Mais le partage ne peut pas se lim­iter aux don­nées, car les besoins en cal­cul et en stock­age néces­saires à leur analyse dépassent les capac­ités usuelles des lab­o­ra­toires. La com­mu­nauté est aujourd’hui à la recherche de solu­tions de type cloud pour mutu­alis­er ses investisse­ments et ses efforts. 

BIG DATA ET BIOMARQUEURS

Dans un monde où les mal­adies cérébrales, qu’elles soient neu­rodégénéra­tives ou psy­chi­a­triques, impactent lour­de­ment nos sociétés, le big data est une nou­velle ten­ta­tive crédi­ble de faire émerg­er des bio­mar­queurs per­me­t­tant d’accompagner les essais thérapeutiques. 

« La frontière entre thérapie et “augmentation” de la nature humaine est de plus en plus ténue »

Au cours des dernières années, de nom­breuses pub­li­ca­tions ont mon­tré que des tech­niques d’apprentissage par ordi­na­teur per­me­t­tent de décou­vrir au sein de ces don­nées des motifs cachés inédits, hors de portée pour l’œil du radi­o­logue, véri­ta­bles sig­na­tures des patholo­gies. Ces motifs sont sus­cep­ti­bles de per­me­t­tre un diag­nos­tic pré­coce sur­venant avant les signes clin­iques et aug­men­tant les chances de suc­cès pour les thérapies. 

C’est par exem­ple le rôle de l’imagerie dans le domaine de la mal­adie d’Alzheimer, où après des échecs répétés des essais thérapeu­tiques sur les patients avancés dans la mal­adie, les ten­ta­tives actuelles visent des sujets ne présen­tant pas encore de symp­tômes très clairs mais dont les images cérébrales vont dans le sens d’une mal­adie d’Alzheimer.

NOUVELLES THÉRAPIES

L’impact du numérique dans le monde clin­ique n’est pas can­ton­né au diag­nos­tic mais touche égale­ment les thérapies, du fait de la mul­ti­pli­ca­tion des inter­faces cerveau-machine, qui per­me­t­tent à un indi­vidu de con­trôler par la pen­sée un ordi­na­teur, une pro­thèse ou tout autre sys­tème automa­tisé, sans sol­liciter ses bras, mains ou jambes. 

Ces inter­faces, qui reposent sur des cap­teurs enreg­is­trant l’activité cérébrale, font une util­i­sa­tion mas­sive de l’apprentissage par ordi­na­teur pour con­ver­tir les sig­naux en action. Les plus ambitieuses, qui reposent sur des élec­trodes implan­tées, visent le con­trôle d’un exosquelette redonnant la mobil­ité à un tétraplégique. 

La fron­tière entre thérapie et « aug­men­ta­tion » de la nature humaine est d’ailleurs de plus en plus ténue. Ray Kurzweil, ingénieur en chef de Google, évoque l’hybridation immi­nente de nos cerveaux avec des nanocom­posants élec­tron­iques nous con­nec­tant en per­ma­nence à un cloud computationnel. 

Nos pen­sées ne seraient alors plus exclu­sive­ment d’origine biologique…
 

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