Detect Vib Fog – BAA
- Santé et Recherche
- France
L’IRM multi-modale et l’apprentissage automatique pour des biomarqueurs de la maladie de Parkinson.
La maladie de Parkinson est la deuxième maladie neurologique la plus répandue dans le monde. Une de ces manifestations est l’enrayage cinétique ou freezing of gait (FOG) qui touche 50 à 80% des patients. Elle se définit comme des piétinements et des difficultés à avancer malgré l’intention de marcher. Ces épisodes sont à l’origine d’un plus grand risque de chute et de perte d’autonomie. Ce symptôme répond peu ou pas aux traitements médicamenteux et peu amélioré par la chirurgie.
Avant de proposer un plan de traitement, la détection des épisodes de FOG est donc une préoccupation cruciale, en particulier lorsqu’il s’agit du suivi du patient et de l’ajustement du traitement.
Ces dernières années, les progrès récents en matière de miniaturisation ont permis la mise au point de capteurs légers et peu encombrants pour l’évaluation objective de ces événements. Néanmoins, il n’y a pas de consensus dans la littérature concernant ces capteurs notamment leur placement sur le corps, l’algorithme utilisé, les traitements médicamenteux associés…
Ainsi l’objectif principal du projet est de mieux comprendre les mécanismes d’action des épisodes de FOG, en particulier lors de l’utilisation de la vibration des muscles du cou déclenché à chaque épisode, avec un accent particulier sur l’implication du système proprioceptif.
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