Ta voix compte : utiliser la parole pour surveiller la maladie de Huntington

La progression de la maladie de Huntington est actuellement surveillée principalement par des tests notés par des cliniciens, par neuro-imagerie et par des mesures effectuées dans le sang ou le liquide céphalo-rachidienLiquide céphalo-rachidien Un liquide clair produit par le cerveau, entourant et soutenant le cerveau et la moelle épinière.. Mais un groupe de chercheurs français a récemment mis au point un dispositif automatisé capable d’estimer la progression de la MH en analysant la parole d’une personne pendant qu’elle effectue une simple tâche de comptage.

Étonnamment, les mesures de la production de la parole pourraient prédire avec précision les résultats des évaluations cliniques chez les personnes atteintes de la MH et suivre avec succès les changements au fil du temps. Ces résultats démontrent que l’analyse vocale pourrait représenter un outil prometteur, non invasif et concret pour suivre la progression de la maladie. De tels outils pourraient un jour permettre aux personnes atteintes de la MH de surveiller leur état à l’aide d’un smartphone, réduisant ainsi le besoin de déplacements fréquents à la clinique, abaissant les coûts de santé et aidant les médecins à fournir des soins plus personnalisés.

La voix de chacun est unique

Notre voix est un trait individuel — il n’y a pas deux personnes qui sonnent exactement de la même manière. Certaines voix sont très reconnaissables. Les lecteurs issus d’une époque antérieure aux téléphones portables et à l’affichage du numéro se souviendront avoir décroché un téléphone fixe et identifié la voix d’un ami à l’autre bout du fil. Les plus jeunes lecteurs reconnaîtront peut-être leur acteur préféré derrière un personnage de dessin animé, ou les douces mélodies de Taylor Swift à la radio. De nombreux facteurs rendent la voix de chaque individu unique. Il s’agit notamment de la forme des cordes vocales, de la taille de la gorge, de la bouche, de la langue et des cavités sinusales, ainsi que de la façon dont le son rebondit dans la tête et le cou d’un individu. Ta façon de parler est également affectée par ton âge, ta santé, ton accent local et ton style personnel de conversation.

Pourquoi les humains peuvent-ils parler, mais pas les animaux ?

Ravi que tu poses la question. La voix humaine, telle que nous la connaissons, est comme un instrument à vent, reposant sur trois éléments principaux : le son, la résonance et l’articulation. Le son provient des cordes vocales. Tes cordes vocales sont deux bandes flexibles de tissu musculaire et de muqueuses en forme de V à l’intérieur du larynx, mieux connu sous le nom de « boîte vocale », qui se trouve au milieu de ton cou. Pendant la respiration normale, tes cordes vocales restent complètement ouvertes pour que l’air puisse passer dans tes poumons. Mais quand tu parles, ton cerveau signale aux muscles de la boîte vocale de fermer les cordes, ce qui les fait vibrer et crée ainsi les ondes sonores de ta voix. Ces sons sont modifiés par les résonateurs, la gorge, la cavité buccale et les fosses nasales, qui produisent la voix reconnaissable d’une personne. Enfin, la langue, le voile du palais et les lèvres sont considérés comme des articulateurs qui modifient le son vocal et sont importants pour articuler les voyelles par rapport aux consonnes.

Les mammifères, les reptiles et même les amphibiens ont une anatomie des cordes vocales similaire à celle des humains. Ces animaux communiquent entre eux à l’aide de bruits et de sons, tels que des aboiements, des rugissements ou des cris, mais seuls les humains peuvent prononcer des mots. Cela est dû au contrôle neural direct de la boîte vocale, de la langue et des lèvres et à des zones corticales spécialisées dans le cerveau qui permettent un contrôle conscient de nos sons, plutôt que des bruits instinctifs. Les chercheurs étudient ces connexions neuronales pour comprendre comment le cerveau contrôle la parole et le langage, et comment cela peut mal tourner dans des états pathologiques.

Complications de la parole dans la MH

Parler implique des capacités motrices complexes, un contrôle cognitif et une planification à plusieurs niveaux, il n’est donc probablement pas surprenant que des difficultés d’élocution soient documentées chez les personnes atteintes de MH symptomatique depuis des décennies. Des études antérieures ont montré que les personnes atteintes de MH avaient un débit de parole plus lent, mettaient plus de temps à dire les mots et produisaient des silences plus longs entre et à l’intérieur des mots, par rapport aux témoins sains. Les changements spécifiques incluent également une augmentation de la hauteur ou de la dureté de la voix et une coordination réduite de la langue et des lèvres, ce qui rend plus difficile l’articulation des mots. Fait intéressant, certains rapports ont également suggéré que les déficits d’élocution peuvent précéder l’apparition des premiers symptômes de mouvement manifestes. Par conséquent, on pense que le suivi des changements dans la parole peut être un marqueur précieux de l’apparition et de la progression de la maladie.

Ta voix comme biomarqueur

Un « biomarqueur », ou marqueur biologique, est formellement défini comme une caractéristique qui est objectivement quantifiée et évaluée comme un indicateur d’un processus biologique normal, d’un état pathologique ou d’une réponse à une intervention. En d’autres termes, c’est quelque chose que tu peux mesurer concrètement et qui donne des informations sur ce qui se passe à l’intérieur du corps à cause de la maladie ou en réponse à un traitement. Les biomarqueurs jouent un rôle crucial dans de multiples aspects des soins de la MH et du développement de médicaments. Surtout, ils peuvent être utilisés pour évaluer l’apparition de la maladie, surveiller sa progression ou déterminer l’efficacité d’une nouvelle thérapie. Actuellement, les biomarqueurs les plus courants pour la MH comprennent des protéines qui peuvent être mesurées dans le liquide céphalo-rachidienLiquide céphalo-rachidien Un liquide clair produit par le cerveau, entourant et soutenant le cerveau et la moelle épinière. (par exemple, la chaîne légère des neurofilaments [NfL] et la protéine huntingtineProtéine huntingtine La protéine produite par le gène MH. [HTTHtt Une abbréviation pour le gène qui cause la maladie de Huntington. Le même gène est également appelé HD et IT-15]), ou des biomarqueurs d’imagerie cérébrale (tels que l’imagerie par résonance magnétiqueRésonance magnétique Une technique utilisant des champs magnétiques puissants pour produire des images détaillées du cerveau des êtres humains et des animaux [IRM]) qui déterminent le volume cérébral.

Mais au lieu de ponctions lombaires invasives ou de neuro-imagerie coûteuse, ne serait-ce pas génial d’avoir un moyen simple et non invasif de suivre les symptômes de la maladie ou l’efficacité d’un médicament d’essai clinique, sur une base régulière et potentiellement à distance ? Des études récentes suggèrent que cela pourrait être possible !

Prédire les scores cliniques avec un court test de parole

Une visite standard chez un neurologue pour une personne atteinte de MH implique un large éventail d’évaluations des performances motrices, cognitives et fonctionnelles. À partir de ces scores cliniques, les cliniciens ont mis au point l’échelle d’évaluation unifiée de la maladie de Huntington composite (cUHDRS), qui combine les caractéristiques des symptômes moteurs, cognitifs et fonctionnels en une seule unité. La cUHDRS est un moyen largement accepté de suivre la progression de la MH et est couramment utilisée comme critère d’évaluation dans les essais cliniques sur la MH. Mais comme pour tout test de suivi de la MH, il y a des inconvénients : cette évaluation n’est souvent effectuée qu’une fois par an, elle n’est pas conçue pour capturer les changements de manière très sensible, et les résultats peuvent différer selon la personne qui l’effectue. La MH, après tout, est terriblement complexe.

Dans des études de pointe publiées en 2022, une équipe dirigée par Anne-Catherine Bachoud-Lévi a recruté 181 porteurs du gène de la MH issus de trois cohortes prospectives françaises pour fournir de simples enregistrements vocaux. Ces enregistrements consistaient à compter les nombres de 1 à 20 à l’endroit puis à l’envers en moins de 45 secondes. Compter à l’envers est en fait beaucoup plus difficile et implique plus de mémoire de travail, de concentration et d’attention, c’était donc un ajout important à l’étude. Les résultats ont montré que certaines caractéristiques de la parole pouvaient prédire les principaux symptômes cliniques mesurés par la cUHDRS. De plus, les données d’imagerie IRM ont montré que la détérioration de la parole semblait correspondre aux dommages causés au striatum, la partie du cerveau la plus touchée par la MH.

Ce que la nouvelle étude a montré

S’appuyant sur cette étude précédente, l’équipe de Bachoud-Lévi a récemment mis au point un outil appelé xHD-Vox (x pour eXplainable, HD pour Huntington disease, et Vox pour voix) pour suivre et analyser les enregistrements vocaux. Ils ont d’abord automatisé les enregistrements vocaux à l’aide de « Whisper », un système de reconnaissance automatique de la parole — eh oui, de l’intelligence artificielle (IA). Whisper a été créé par OpenAI, la même société qui a développé ChatGPT.

Comme tout outil basé sur l’IA, xHD-Vox a dû être programmé et entraîné avec des données et des instructions humaines. Dans ce cas, des orthophonistes avaient écouté des enregistrements vocaux de personnes atteintes de MH comptant de 1 à 20 à l’endroit et à l’envers, marquant ou étiquetant manuellement les caractéristiques de leur parole et de leurs sons. L’équipe de Bachoud-Lévi a utilisé ces données pour entraîner xHD-Vox à identifier et à catégoriser les caractéristiques de la parole, et xHD-Vox a extrait un ensemble de caractéristiques importantes. Cela incluait des déficits d’articulation et de son, des changements dans le rythme et la vitesse du comptage, ainsi que des pauses, l’ajout de sons supplémentaires et des erreurs dans la séquence des nombres. En gros, ils apprenaient à l’appareil informatique à évaluer les enregistrements vocaux des patients, sans avoir besoin d’un évaluateur humain.

Les auteurs ont ensuite montré que les caractéristiques vocales évaluées par ordinateur étaient fortement corrélées aux performances aux tests cliniques, en particulier à la référence cUHDRS, ce qui en fait essentiellement un « biomarqueur » numérique. C’était une étape cruciale, car elle a donné aux auteurs plus de confiance dans le fait que ce test vocal reflétait fidèlement la biologie sous-jacente de la MH.

Dans la partie suivante de l’étude, les chercheurs ont testé la capacité de xHD-Vox à suivre la progression de la MH sur une période de 2 ans. Ils ont découvert que xHD-Vox pouvait prédire le déclin des symptômes de la MH d’une manière similaire à ce que les cliniciens pouvaient prédire à l’aide des scores cliniques. Un aspect très excitant de cette étude est que leur modèle peut être intégré dans des applications mobiles qui pourraient être utilisées sur le smartphone d’une personne pour une surveillance à distance de sa propre voix au fil du temps.

Quelles sont les prochaines étapes ?

L’utilisation de l’intelligence artificielle de cette manière est révolutionnaire. Cependant, xHD-Vox n’est pas tout à fait prêt pour une utilisation à grande échelle. Avant de pouvoir envisager une utilisation généralisée, il sera important de tester xHD-Vox dans d’autres populations de personnes atteintes de MH et de tester des enregistrements vocaux en conditions réelles à l’aide de téléphones portables. Dans cette optique, les chercheurs ont déjà développé un prototype Android de xHD-Vox pour explorer son potentiel de déploiement mobile et de surveillance à distance. Ce n’est pas quelque chose que tu trouveras dans ton magasin d’applications, mais c’est actuellement testé expérimentalement.

De plus, cet appareil doit être testé dans d’autres langues que l’anglais. Un biomarqueur vraiment efficace doit être accessible mondialement. Il n’y a eu qu’une seule étude d’analyse vocale multilingue dans la MH (Fahed et al) qui s’est concentrée sur des tâches de lecture, et cette étude a montré que les caractéristiques de lecture dépendaient de la langue. Whisper prenant en charge 96 langues, les chercheurs pensent qu’adapter xHD-Vox à une nouvelle langue serait facile et efficace car cela implique de compter des nombres plutôt que de lire des mots.

Néanmoins, ce travail représente une étape importante dans la télémédecine pour le suivi de la MH, avec le potentiel de détecter la progression de la maladie. Cela pourrait être particulièrement important dans les régions ayant un accès médical limité ou les communautés rurales.

Résumé :

• La parole humaine dépend d’une coordination précise entre le cerveau, les cordes vocales, la langue et les lèvres.
• Les scientifiques étudient ces connexions pour comprendre comment le cerveau produit la parole — et comment ce processus change dans des maladies comme la MH.
• Les personnes atteintes de MH peuvent parler plus lentement, faire des pauses plus souvent ou avoir des difficultés à coordonner les sons nécessaires à une parole claire.
• Des chercheurs ont mis au point xHD-Vox, un outil alimenté par l’IA qui analyse la parole lors d’une simple tâche de comptage.
• Les caractéristiques de la parole mesurées par xHD-Vox reflètent les évaluations cliniques et ont permis de suivre les changements dans la MH sur deux ans.
• Avec des tests supplémentaires, l’analyse vocale pourrait offrir un moyen simple et non invasif de surveiller la MH à distance.