En France, plus de 600.000 personnes souffrent d'épilepsie dont près de la moitié d'entre elles sont âgées de moins de 20 ans d'après les derniers chiffres de l'Inserm. À l'échelle internationale, l'incidence de la maladie serait de 50 à 100 cas pour 100.000 habitants, soit 60 millions de malades. Troisième maladie neurologique la plus fréquente, derrière la migraine et les démences, l'épilepsie peut se manifester par une grande variété de symptômes : crises avec convulsions, rigidité musculaire, troubles de l'humeur, de la cognition, du sommeil...

Une quantité colossale de données à analyser

« Certaines personnes peuvent faire plusieurs crises par semaine. L'épilepsie va impacter leur vie au quotidien et peut les empêcher de conduire ou de travailler normalement. D'autant que 20 % à 30 % des patients sont résistants aux médicaments permettant de prévenir ces crises. La solution de dernier recours consiste à réaliser une ablation chirurgicale de la zone cérébrale à l'origine des crises.

Pour localiser précisément cette zone, les médecins font passer au patient un EEG (électroencéphalogramme) en posant des électrodes à la surface du crâne pour enregistrer l'activité électrique du cerveau. Les médecins doivent analyser une centaine de courbes superposées sur un enregistrement de plusieurs heures voire plusieurs jours en continu. La quantité des données à analyser est colossale », explique Ludovic Gardy.

Ce Toulousain a mené en 2018 et 2021 une thèse en neurosciences entre le centre recherche cerveau et cognition (unité mixte CNRS et Université Paul-Sabatier) et l'Enac (École nationale de l'aviation civile) pour mettre à disposition des médecins spécialisés en épilepsie de nouveaux outils d'aide au diagnostic. Le chercheur a développé un algorithme d'intelligence artificielle qui permet d'identifier plus rapidement les zones du cerveau à l'origine des crises d'épilepsie.

Révéler des biomarqueurs invisibles à l'œil nu

La startup Avrio Medtech a développé un algorithme d'intelligence artificielle qui permet de localiser plus rapidement les zones du cerveau à l'origine des crises d'épilepsie. (Crédits : Avrio Medtech)

« Notre outil permet d'automatiser les tâches réalisées jusqu'à présent manuellement par les médecins pour étudier d'immenses quantités de données EEG. L'algorithme vient détecter les biomarqueurs qui intéressent les médecins pour justement les guider vers la zone épileptogène. D'autre part, cette procédure d'automatisation sert à révéler un nouveau type de biomarqueurs spécifiques à la zone épileptogène et qui sont sont strictement invisibles à l'œil nu. Il faut vraiment des algorithmes assez complexes pour pouvoir les détecter », développe Ludovic Gardy.

Fort de ses résultats, le jeune chercheur s'est allié avec ses deux directeurs de thèse Christophe Hurter (ENAC) et Emmanuel Barbeau (CNRS) pour créer la startup Avrio MedTech. Afin d'industrialiser cette innovation auréolée lors d'un concours de la BPI, les chercheurs ont bénéficié d'un accompagnement de pré-maturation via le programme Doc d'Occitanie portée par Toulouse Tech Transfer et la Région ainsi que d'un accompagnement du CNRS dans le programme Rise. La jeune société s'est adjoint également les services de Karine Seymour, future CEO de la startup pour développer la partie commerciale.

Un outil applicable à d'autres pathologies ?

Dans les mois à venir, Avrio MedTech compte mettre à disposition son outil à des équipes cherchant à détecter les biomarqueurs de l'épilepsie. Par ailleurs, un projet de recherche clinique sera lancé d'ici la fin de l'année à partir des données de 220 patients issus de toute la France.

« L'idée, c'est que notre outil puisse être utilisé par les médecins directement pour accélérer le diagnostic des patients. L'hôpital gagne du temps et les patients aussi. L'outil peut aussi s'adresser à l'industrie pharmaceutique pour éventuellement tester l'efficacité de leur médicament sur l'épilepsie », estime Ludovic Gardy.

L'ambition de la startup est d'ensuite bénéficier d'un feu vert réglementaire pour être commercialisé sur les marchés européen et américain. Et pourquoi pas à terme cibler d'autres pathologies.

« Nous allons nous intéresser à l'épilepsie pour traiter non plus les objets intra cérébraux, mais les EEG de surface. Et puis nous envisageons de nous étendre à d'autres pathologies dans lesquelles la détection automatique d'oscillation peut être intéressante comme la maladie d'Alzheimer ou de Parkinson », conclut-il.