Un implant cérébral détecte les phases de marche chez des patients atteints de Parkinson lors des activités quotidiennes

Un implant cérébral expérimental peut capter les signaux de régions cérébrales liées au mouvement pendant que des patients atteints de la maladie de Parkinson accomplissent des activités quotidiennes, comme marcher jusqu’à la cuisine ou se promener dans un parc, ont rapporté des chercheurs le 13 février dans la revue Science Advances. Il s’agit de la première démonstration qu’un dispositif entièrement implanté peut être utilisé pour détecter un état de mouvement spécifique chez l’être humain lors d’activités en conditions réelles.

Des chercheurs de UC San Francisco ont recruté quatre patients atteints de la maladie de Parkinson devant recevoir des implants de stimulation cérébrale profonde (deep brain stimulation, DBS). Ces implants peuvent réduire les symptômes de Parkinson en envoyant des impulsions électriques à des régions du cerveau qui contrôlent le mouvement. Les quatre patients ont reçu des implants qui non seulement émettent des impulsions électriques, mais peuvent aussi enregistrer l’activité cérébrale.

L’équipe de recherche a ensuite suivi les patients pendant plus de 80 heures d’activités quotidiennes non supervisées. Pendant cette période, les patients portaient également un capteur à la cheville qui enregistrait leur démarche, afin que les chercheurs puissent comparer ces données aux ondes cérébrales survenant pendant le mouvement. Le système de DBS bidirectionnel à l’étude a enregistré l’activité neuronale de régions cérébrales liées au mouvement, notamment le cortex moteur et le globus pallidus.

Les résultats ont montré que la marche pouvait être distinguée des états de non-marche sur la seule base des ondes cérébrales, à l’aide de motifs qui variaient d’un individu à l’autre. En analysant des données neuronales et de mouvement synchronisées, recueillies lors d’activités quotidiennes non supervisées, les chercheurs ont identifié des motifs individualisés d’activité cérébrale associés à la marche. Ces signatures neuronales ont permis au dispositif implanté de stimulation cérébrale profonde de classer les états de mouvement à partir de signaux générés lors d’activités naturelles, à domicile.

Les chercheurs ont identifié des biomarqueurs neuronaux personnalisés associés à la démarche et ont montré que ces signaux peuvent être utilisés pour une classification en temps réel des états de mouvement, dans les contraintes d’un dispositif implanté. Cela établit un cadre pour de futurs systèmes de DBS adaptatifs qui pourraient ajuster la stimulation en fonction de l’état d’activité d’un patient.

Sur la base de ce retour d’information provenant de l’implant d’une personne, les médecins pourraient être en mesure d’ajuster la stimulation cérébrale profonde qu’elle reçoit selon qu’elle marche, est assise ou réalise une autre activité. Par exemple, les implants pourraient être configurés pour délivrer une stimulation optimisée pour la marche, chaque fois qu’ils détectent qu’un patient atteint de Parkinson est en mouvement.

Les troubles du mouvement constituent un symptôme majeur de la maladie de Parkinson — petits pas traînants, raideur, instabilité, tremblements et mouvements involontaires. L’altération de la démarche est l’un des symptômes les plus invalidants de la maladie de Parkinson. Les patients présentent souvent de petits pas traînants, des difficultés à initier le mouvement et une instabilité lors des changements de direction. Ces modifications augmentent le risque de chute et peuvent affecter de manière significative l’autonomie et la qualité de vie. Les traitements actuels par DBS délivrent une stimulation continue, mais des symptômes tels que les difficultés à marcher peuvent fluctuer au cours de la journée et ne répondent souvent pas à des réglages de DBS qui traitent les tremblements, la lenteur ou la raideur.

L’étude a été conçue pour démontrer la faisabilité plutôt que l’efficacité clinique. La taille de l’échantillon était faible, et des études supplémentaires seront nécessaires pour déterminer si la détection de l’état de mouvement peut améliorer les résultats cliniques. L’équipe de recherche planifie désormais de futurs essais afin d’évaluer si des réglages de stimulation optimisés pour la marche peuvent être appliqués de manière dynamique à l’aide de ces biomarqueurs neuronaux.

En permettant l’étude de l’activité cérébrale lors de comportements naturels, cette approche pourrait, à terme, étendre la portée des interfaces cerveau-ordinateur et de la neuromodulation adaptative au-delà des environnements de laboratoire contrôlés, jusque dans la vie quotidienne.