Inria à l’heure de la santé assistée par le numérique

Aujourd’hui, le numérique permet de modéliser des organes et des gestes médicaux afin d’améliorer la prise en charge des pathologies.

Du patient numérique moyen ou patient numérique est personnalisable

Le patient numérique est tout d’abord un algorithme qui reproduit l’anatomie, la forme des organes et la physiologie d’un patient autrement dit “moyen”. Grâce aux images médicales qui sont recueillies et toutes les autres informations médicales d’un patient donné, il est possible d’ajuster les informations de cet algorithme afin de reproduire un patient “singulier”, “individualisé”,”personnalisé”. Pour le directeur de recherche Inria à Sophia antipolis, Nicholas Ayache, où il anime l’équipe de recherche Asclepios, la cardiologie du futur ne peut pas faire l’économie du patient personnalisé. “Si l’on veut construire un modèle numérique du coeur, il faut définir sa géométrie – le ventricule droit, gauche, les oreillettes – et son fonctionnement – à savoir comment l’onde électrique se déplace sur les tissus cardiaques, comment se contractent les fibres cardiaques. On construit un modèle de taille moyenne, de rythme cardiaque moyen puis, à partir de toutes les informations recueillies sur un patient singulier, on ajuste le coeur numérique « moyen » pour qu’il devienne un clone de l’organe réel. Nous sommes pionniers dans ce domaine et nous parvenons maintenant en partenariat avec des centres cliniques très avancés comme l’IHU de Bordeaux à construire des modèles numériques reproduisant l’activité à la fois mécanique, électrique et hémodynamique du coeur d’un patient” dit-il. Ainsi, les cardiologues interventionnels peuvent ajuster au mieux l’intervention virtuelle sur le clone du coeur qui est numérique avant de le réaliser sur le patient.

Un cerveau numérique dans le but de mieux comprendre les maladies neurodégénératives

Pour le chercheur à l’ICM (Institut du Cerveau et de la Moelle épinière), Stanley Durrleman, dans l’équipe ARAMIS, la modélisation mathématique des données de neuro-imagerie est lié à la médecine des 4P (prédictive, préventive, personnalisée et participative). “Le but de nos recherches est de créer des systèmes d’aide à la décision, permettant de prédire l’arrivée d’un symptôme et d’une maladie en utilisant les données d’un individu. Dans le cas de la maladie d’Alzheimer, prédire et prévenir sont liés. À partir du moment où des individus ont été diagnostiqués, on réussit pour un nombre d’entre eux à réparer les lésions cérébrales. Mais cette réparation n’a aucun effet sur la cognition et sur les pertes de mémoire. Pour être efficace, Il faut traiter toutes ces lésions au moment de leur apparition, souvent des dizaines d’années avant la survenue des symptômes” nous explique le chercheur.
L’objectif du projet de Stanley Durrleman est de créer des modèles numériques de l’évolution du cerveau pendant le vieillissement normal et pendant l’évolution de différentes pathologies.