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    Les outils d'Apple pourraient s'avérer utiles pour détecter la maladie d'Alzheimer débutante

    INDIANAPOLIS (TICpharma) - Les données collectées par l'iPhone, la montre connectée Apple Watch, l'iPad et l'outil de suivi du sommeil Beddit sleep monitor d'Apple pourraient permettre de différencier les cas de troubles cognitifs légers (MCI) des formes débutantes de la maladie d'Alzheimer, selon les résultats exploratoires d'une étude présentés le 8 août.

    L'étude de faisabilité menée par Lilly, Evidation Health et Apple, qui vise à évaluer la capacité à récolter des données avec des outils de la marque à la pomme auprès de patients présentant des troubles cognitifs, ont été présentés à Anchorage (Alaska) à l'occasion de la 25e édition de la conférence KDD (Knowledge Discovery and Data Mining).

    "Nous avons constaté ces dernières années à quel point les données et connaissances issues des outils portables et mobiles grand public ont permis à des patients et à leurs professionnels de santé de mieux surveiller leur état de santé", a déclaré Nikki Marinsek, première auteure de l'étude et data scientist chez Evidation Health, société américaine spécialisée dans le traitement de données de santé.

    Si ces données peuvent contribuer à améliorer l'état de santé d'un patient, "nous ne savons pas encore comment [elles] peuvent être utilisées pour identifier et accélérer les diagnostics", a-t-elle poursuivi.

    Les résultats de l'étude de faisabilité présentés lors de la conférence KDD "ont jeté les bases d'une future recherche sur l'identification au plus tôt des personnes atteintes de maladies neurodégénératives", a-t-elle ajouté.

    Concrètement, l'étude menée dans des conditions réelles auprès de 113 participants âgés de 60 à 75 ans pendant 12 semaines a permis de collecter 16 téraoctets de données provenant des capteurs de l'iPhone 7 Plus, de l'Apple Watch Series 2, de l'iPad et du Beddit sleep monitor.

    Des données sur l'utilisation des appareils, la qualité du sommeil, le rythme cardiaque, l'activité physique et le langage ont été analysées dans trois groupes d'individus: des patients présentant des troubles cognitifs légers (MCI), d'autres ayant une forme débutante de la maladie d'Alzheimer, et un troisième groupe sans symptôme.

    Les résultats fournissent des preuves de faisabilité de la collecte de données avec des dispositifs portables. Elles suggèrent une potentielle utilité de ces outils pour surveiller les symptômes des personnes ayant été diagnostiquées pour une MCI ou une démence bénigne de la maladie d'Alzheimer, détecter les changements cognitifs qui pourraient indiquer une MCI, tester l'efficacité des traitements et accélérer le développement de thérapies.

    Les personnes symptomatiques auraient notamment tendance à écrire plus lentement sur le clavier du smartphone et à recevoir moins de SMS.

    "Grâce à de nouvelles études, nous pourrons peut-être dépister les personnes à haut risque ou détecter la démence et la maladie d'Alzheimer plus tôt avec différents appareils utilisés au quotidien", a souligné Christine Lemke, cofondatrice et présidente d'Evidation Health.

    Le responsable des partenariats stratégiques du secteur de la santé chez Apple, Myoung Cha, a fait part de sa satisfaction à travailler avec le laboratoire Lilly et Evidation Health "pour aider la recherche à découvrir des biomarqueurs numériques de la déficience cognitive.

    Accéder à l'étude présentée à la conférence KDD le 8 août

    Raphael Moreaux
    raphael.moreaux@apmnews.com

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