Des neuroprothèses intelligentes pour retrouver la motricité

Vers une efficacité maximale en neurostimulation : l’intelligence artificielle permet d’optimiser les paramètres pour des interventions personnalisées.

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

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

Financés entre autres par IVADO — un consortium de recherche, de formation et de mobilisation des connaissances en intelligence artificielle — et le CRSNG, les travaux ont été menés par Marco Bonizzato, Marina Martinez et Numa Dancause, professeurs au Département de neurosciences de l’Université de Montréal (UdeM), 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 mettent en commun 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 — qui sont des appareils utilisés pour 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 M. Lajoie.

Si la performance de ces prothèses s’est accrue, c’est grâce aux algorithmes d’apprentissage autonome élaborés par les chercheuses et 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 patiente ou patient », ajoute M. Bonizzato.

Mme 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 en matière de neuroprothèses pour le traitement de pathologies telles que les lésions de la moelle épinière et les accidents vasculaires cérébraux, et permettent d’améliorer les interventions pour traiter la maladie de Parkinson.

Le présent article a été adapté et publié avec l’autorisation de l’ Université de Montréal.