Des chercheurs canadiens dirigés par Robin Gras, Professeur à l’Université de Windsor, au Canada, viennent de mettre au point un modèle capable de prédire la crise d'épilepsie plus d'un quart d'heure avant qu'elle ne survienne.
L’intensité et la fréquence de ces crises est variable et va de la perte d’attention aux convulsions sévères. Cette dimension aléatoire de la maladie constitue un véritable handicap quotidien pour les 500 000 épileptiques français. Pour tenter de prévoir la survenue de ces crises, Robin Gras a eu l'idée d'exploiter de manière nouvelle les données issues de l’électroencéphalogramme en utilisant des nouveaux outils mathématiques issus de la théorie du chaos qui permet de prévoir l’évolution de systèmes complexes. "Le chaos est une propriété d’un système dynamique qui montre que le système est très sensible aux conditions initiales. Cela signifie que toute prédiction de l’évolution de ce système à partir d’un état donné, même en disposant d’un modèle exact de ce système, va générer une erreur dont l’ampleur va augmenter exponentiellement avec la durée de prédiction et cela quelle que soit la précision de la mesure de l’état initial", explique Robin Gras.
Ces chercheurs ont donc conçu un logiciel en analysant les données des encéphalographies de 21 patients souffrant d’épilepsie. Ils ont découvert que le niveau de chaos de la courbe d'encéphalogramme augmente de façon significative peu avant une crise d'épilepsie.
Ces travaux ont montré qu'en prédisant l'évolution du niveau de chaos de la courbe d'encéphalogramme, il était possible de détecter cette augmentation et donc de prédire l'arrivée d'une crise. Avec trente minutes de données recueillies et alimentées dans le logiciel, les chercheurs arrivent à prévoir une crise avec 17 minutes d’avance au minimum, un délai largement suffisant pour se mettre en situation de sécurité, si l'on conduit sa voiture par exemple.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
