A la rencontre du chercheur Fabian Lecron
Pour son projet EEGAL : apprentissage automatique appliqué aux signaux EEG pour le développement d’un outil de dépistage de la maladie d’Alzheimer, le Professeur Fabian Lecron (Université de Mons) s’est vu attribué une subvention de 300.000 € de la part de notre Fondation. Découvrez son interview.
Quel est votre parcours ?
J’ai obtenu le diplôme d’ingénieur civil en informatique et gestion de l’Université de Mons en 2008. J’ai ensuite entamé une thèse de doctorat en sciences de l’ingénieur où j’ai pu développer de nouveaux modèles d’analyse de radiographies de la colonne vertébrale. Cette thèse annonçait la suite de mon parcours de recherche en intelligence artificielle appliquée avec un accent sur des applications biomédicales. Ce mélange entre intelligence artificielle et sciences biomédicales m’a amené à envisager des projets de recherche pluridisciplinaires avec par exemple l’aide au diagnostic de troubles
mentaux chez l’enfant ou plus récemment sur la maladie d’Alzheimer.
Pouvez-vous décrire le projet scientifique pour lequel notre fondation vous a accordé un financement ?
Ce projet propose un nouvel outil pour le dépistage de la maladie d’Alzheimer tout en adressant une question de recherche plus fondamentale sur les processus physiopathologiques sous-jacents à la progression du déclin cognitif subtil vers la démence. Il n’existe toujours pas de traitement curatif pour la
maladie d’Alzheimer, il est donc nécessaire de se concentrer sur la réduction des risques, la détection
précoce et les facteurs pronostiques de la progression de la maladie. L’évolution continue des connaissances dans ce domaine et des outils techniques de collecte et d’analyse des données ouvre les portes vers de nouvelles stratégies de dépistage facilement accessibles à la population générale. Une approche multidisciplinaire est proposée dans ce projet, combinant trois techniques de dépistage ayant démontré un fort potentiel pour identifier les patients à risque de développer la maladie d’Alzheimer :
(i) une évaluation neuropsychologique raffinée
(ii) l’application de nouvelles techniques d’analyse computationnelle des signaux électriques mesurés à la surface du crâne (EEG).
(iii) l’identification de biomarqueurs sanguins grâce à une technologie de pointe très sensible
L’objectif est de mettre au point un modèle d’intelligence artificielle capable, sur base de ces trois sources de données obtenues auprès d’une large population de patients âgés, de comprendre la combinaison de paramètres qui influencent le plus la maladie.
Quel serait le meilleur résultat de ces recherches ?
Une des grandes inconnues de ce projet réside dans la précision que le modèle développé pourrait atteindre. En fonction, ce modèle devrait permettre de mieux prédire le risque de progression des symptômes vers la maladie d’Alzheimer. De plus, l’identification de paramètres spécifiques prédictifs de la conversion permettrait de mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques sous-jacents à la lente progression vers la maladie d’Alzheimer et de proposer de nouvelles stratégies de prévention et de traitement.
Était-ce important que votre projet soit financé par notre Fondation ?
Un grand OUI ! Outre l’intérêt de mieux comprendre la maladie, ce projet a un caractère très multidisciplinaire. Le financement de la Fondation Recherche Alzheimer va permettre de combiner différents angles de vue via la rencontre entre des chercheurs de différentes disciplines : en neurosciences, en psychologie, en intelligence artificielle.
