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Epilepsie : Quand le Big Data aide la recherche à la combattre

Des chercheurs de l’école médicale de l’université de Swansea au Royaume-Uni se sont associés avec 5 centres universitaires dans le monde pour agréger la plus grosse collection de données concernant des familles atteintes d’une forme d’ épilepsie où la génétique est un facteur récurrent de contraction de la maladie.

L’objectif était de déterminer si des caractéristiques cliniques spécifiques de l’ épilepsie sont communes au sein des familles et si cela peut constituer des syndromes familiaux distincts. Cela pourrait aider à améliorer la recherche génétique sur l’épilepsie.

Les données utilisées lors de cette recherche clinique proviennent de plus de 300 familles dont au moins trois membres souffrent de crises sans cause immédiate. Cette recherche de l’institut britannique a révélé que les familles présentaient des formes identiques épilepsies, mais aussi des formes mixtes.

Ce lac de données de santé a également permis d’établir que certaines formes d’épilepsies considérées rarissimes ne l’étaient pas tant que ça.

Le Big Data aide à faire des découvertes sur l’ épilepsie

En assemblant les données, les chercheurs ont ainsi fait de nouvelles découvertes concernant les formes génétiques de l’épilepsie. Cette maladie qui affecte 50 millions de personnes dans le monde selon l’OMS et un donc un mal connu touchant principalement les pays en voie de développement. Les traitements existent, mais il est plus difficile de déterminer les causes génétiques de cette infection.

Un des responsables de cette recherche a déclaré : “l’ épilepsie a un effet considérable sur la vie des patients et ce projet a permis d’améliorer notre connaissance de certaines formes d’épilepsies génétiques. Nous attendons avec intérêt d’autres résultats de l’étude qui pourraient nous aider à développer de nouveaux moyens de traitement de l’ épilepsie. »

Pas encore de traitements intelligents, mais…

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Dans cette optique d’adapter les traitements aux types de crises, un outil de machine learning pourrait utiliser de tel résultat afin de détecter des modèles dans ces données ou d’établir des traitements personnalisés. Watson, l’assistant des oncologues d’IBM pourrait être adapté à la détection de symptômes des épilepsies génétiques et proposer le traitement adéquat.

Pour l’instant le Big data aide la recherche à identifier les formes de cette infection et à en détecter les causes. Par exemple, l’entreprise française Bioserenity développe des vêtements connectés capables de repérer les effets d’une crise et de prévenir les secours en temps réel. Ce même dispositif peut diagnostiquer l’ épilepsie chez des personnes dont on n’avait pas découvert l’infection.

Le machine learning permettrait également de prédire les crises avant qu’elles ne se produisent. Il faut pour cela analyser les données en provenance des électroencéphalogrammes (EEG) afin de déterminer à quelle fréquence une crise peut avoir lieu. Le Docteur britannique Gareth Jones a évoqué dans un article l’expérience menée par des chercheurs sur la plateforme Kaggle. Si cette “maintenance prédictive du cerveau” reste encore au stade de l’expérimentation, les possibilités d’amélioration du quotidien des malades sont importantes.

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