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Mieux comprendre pour mieux soigner la maladie de Parkinson grâce à l’automatique

À l’occasion de la présidence par la France d’IFAC, communauté de chercheurs en automatique, zoom sur ce domaine de recherche méconnu du grand public qui cherche à contrôler un système pour lui imposer un comportement souhaité sans intervention humaine, en se basant sur des mesures prises par des capteurs et en agissant grâce à des actionneurs. Aujourd’hui, première illustration avec une application en neurosciences pour le traitement de la maladie de Parkinson avec les travaux d’Antoine Chaillet du Laboratoire des signaux et systèmes (L2S, CNRS/Univ. Paris Sud/Supélec) et ses collègues, notamment de l’hôpital Henri Mondor de Créteil.

Les patients atteints de la maladie de Parkinson ont différents troubles, notamment du mouvement, qui peuvent être compensés dans un premier temps par des médicaments. Mais au bout de cinq à dix ans, la survenue de complications en limite l’efficacité. Pour les cas les plus lourds, il est alors proposé une intervention chirurgicale afin d’implanter une électrode dans un noyau profond du cerveau, de la taille d’un grain de riz, appelé noyau sous-thalamique. Il s’agit de la stimulation cérébrale profonde. En effet, certains symptômes de la maladie sont liés à une synchronisation intempestive à une certaine fréquence des neurones de ce noyau. En générant un courant électrique à environ 130Hz, la stimulation cérébrale permet de contrecarrer ce problème de synchronisation non souhaitée. Les résultats sont impressionnants puisque la plupart des symptômes moteurs cessent en quelques secondes, dès que la stimulation est activée. Cependant, cette solution souffre encore de limitations telles que certains effets secondaires et la nécessité de futures opérations chirurgicales pour remplacer les batteries.

Affiner cette stimulation pour qu’elle ne soit plus permanente mais s’adapte au contraire en temps réel à l’état du patient est une voie explorée grâce aux principes de l’automatique. En effet, des mesures sur l’état du patient provenant de capteurs, comme par exemple une électrode insérée dans une autre partie du cerveau ou un accéléromètre porté par le patient pour caractériser les tremblements, permettraient de mettre en place une « boucle fermée de rétroaction », et d’agir ainsi en conséquence sur l’intensité ou la forme du signal de stimulation. Dans ce but, les travaux d’Antoine Chaillet avec des neurochirurgiens et des neurophysiologistes en sont actuellement à une phase d’expérimentation de quelques mois sur deux primates (en conditions saines et parkinsoniennes). Grâce à la récente technique de l’optogénétique (qui permet de rendre photosensibles certains neurones ciblés), ils pourront stimuler plus finement cette zone profonde du cerveau. Une chance exceptionnelle pour l’automaticien pour améliorer les modèles mathématiques des circuits de manifestation de la maladie au niveau cérébral, et pour développer des signaux de stimulations économes et capables de s’adapter en temps réel à l’activité cérébrale du patient.

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