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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