Des neuroprothèses intelligentes pour retrouver la motricité

En 5 secondes

Vers une efficacité maximale en neurostimulation: l'intelligence artificielle optimise les paramètres pour des interventions personnalisées.

Guillaume Lajoie, professeur au Département de mathématiques et de statistique de l’UdeM et chercheur à Mila, Numa Dancause, Marco Bonizzato et Marina Martinez, professeurs au Département de neurosciences de l’Université de Montréal

Les scientifiques étudient depuis longtemps la neurostimulation pour traiter les paralysies et les déficits sensoriels causés par les accidents vasculaires et les blessures à la moelle épinière, qui touchent quelque 380 000 personnes au pays.

Mais voilà qu’une nouvelle étude parue en libre accès dans la prestigieuse revue américaine Cell Reports Medicine démontre la possibilité d’optimiser de façon autonome les paramètres de stimulation de prothèses implantées dans le cerveau chez l'animal, c’est-à-dire sans intervention humaine.

Les travaux, financés entre autres par IVADO ‒ l’institut de recherche et de transfert en intelligence artificielle ‒, ont été menés par Marco Bonizzato, Marina Martinez et Numa Dancause, professeurs au Département de neurosciences de l’Université de Montréal, de concert avec Guillaume Lajoie, professeur au Département de mathématiques et de statistique de l’UdeM et chercheur à Mila, l’Institut québécois d’intelligence artificielle. Ils résultent ainsi d’une importante collaboration interdisciplinaire entre scientifiques qui combinent des expertises en neurosciences et en intelligence artificielle, deux champs d’activité où l’Université de Montréal se distingue à l’échelle internationale.

Une avancée majeure

«Les neuroprothèses – des appareils destinés à rétablir les connexions entre les neurones à la suite d’une perte de fonction motrice – entrent dans une phase très prometteuse de leur développement. Nous faisons la démonstration des avantages obtenus par l’optimisation autonome de leurs paramètres», soutient Guillaume Lajoie.

Si la performance de ces prothèses s’est accrue, c’est grâce aux algorithmes d'apprentissage autonome élaborés par les chercheurs. «Les algorithmes d’optimisation nous permettent de concevoir des protocoles de neurostimulation très raffinés et de personnaliser les traitements selon l’état de chaque patient», expose Marco Bonizzato.

Numa Dancause estime pour sa part qu’«avec l’augmentation de la complexité des protocoles de stimulation, l’apport de l’intelligence artificielle est essentiel pour tirer le maximum de chaque implantation et développer de nouvelles stratégies de stimulation.»

Ces progrès technologiques nous rapprochent ainsi de nouvelles solutions neuroprothétiques pour le traitement de pathologies, tels les blessures à la moelle épinière et les accidents vasculaires cérébraux, et permettent d'améliorer les interventions pour traiter la maladie de Parkinson.