Traduit par Lydie
Le suivi moteur par smartphone détecte les signes précoces de Parkinson chez les patients atteints de trouble du comportement en sommeil paradoxal
Une application pour smartphone qui mesure les changements subtils dans le tapotement des doigts, les mouvements de la main et la parole s’est révélée suffisamment sensible pour distinguer les personnes atteintes de trouble du comportement en sommeil paradoxal idiopathique (TCSPi) qui sont sur le point de développer la maladie de Parkinson de celles qui restent stables, selon une étude multicentrique publiée le 27 juin dans NPJ Parkinson’s Disease. La mesure numérique de la bradykinésie a montré une taille d’effet importante (d de Cohen = 1,10) pour séparer les futurs convertisseurs des non-convertisseurs dès l’évaluation initiale, avant même qu’un diagnostic clinique puisse être posé. Les résultats suggèrent que des capteurs de smartphone peu coûteux et largement disponibles pourraient remplacer les tests cliniques coûteux dans les essais cliniques pour la maladie de Parkinson prodromique, abaissant ainsi la barrière pour tester de nouveaux traitements conçus pour ralentir ou arrêter la maladie avant l’apparition des symptômes moteurs classiques.
Ce qu’ils ont trouvé
L’étude a recruté 162 participants dans des centres canadiens et suisses : 51 patients atteints de TCSPi confirmé par polysomnographie, 89 patients atteints de la maladie de Parkinson précoce et 22 témoins sains. Tous ont utilisé l’application mobile Roche PD Mobile Application v2 sur un smartphone fourni par l’étude, effectuant de brèves tâches actives (tapotement des doigts, marche, enregistrements vocaux) chaque jour pendant 12 mois. Les principaux résultats comprenaient :
- Adhésion élevée. Les participants ont effectué les tâches actives pendant 73 % des jours d’étude sur l’année complète, démontrant qu’un suivi quotidien par smartphone est réalisable même chez les adultes plus âgés atteints de TCSPi (âge moyen d’environ 67 ans).
- Les scores numériques de bradykinésie de base ont discriminé les trois groupes. La mesure de bradykinésie dérivée du smartphone a distingué les patients TCSPi des témoins sains et des patients atteints de Parkinson précoce dès la première évaluation, avec p < 0,001.
- La mesure a distingué les convertisseurs des non-convertisseurs. Parmi les patients TCSPi, ceux qui ont subi une phénoconversion en synucléinopathie pendant le suivi avaient des scores de bradykinésie numérique de base significativement plus élevés (pires) que ceux qui n’ont pas converti (p = 0,003, d de Cohen = 1,10, une taille d’effet importante).
- L’aggravation longitudinale était détectable en moins d’un an. Sur environ 50 semaines de suivi, la bradykinésie numérique s’est aggravée avec un d de Cohen de 0,50, et les mesures vocales numériques se sont aggravées avec un d de Cohen de 0,79.
- Les estimations de taille d’échantillon favorisent les mesures numériques. Pour détecter un effet thérapeutique de 50 % dans un essai sur la maladie de Parkinson prodromique, 132 participants par bras seraient nécessaires en utilisant le critère d’évaluation de la bradykinésie numérique. Ce nombre est nettement inférieur à celui requis par les échelles d’évaluation clinique standard, qui nécessitent généralement plusieurs centaines de participants par bras.
Pourquoi c’est important
Le trouble du comportement en sommeil paradoxal idiopathique est le prédicteur clinique connu le plus fort de la maladie de Parkinson et des synucléinopathies associées. La plupart des patients atteints de TCSPi finiront par convertir, mais le calendrier est imprévisible : certains convertissent en quelques mois, d’autres restent stables pendant des décennies. Les essais cliniques testant des agents potentiellement neuroprotecteurs dans cette population ont été entravés par la nécessité de disposer de grands échantillons et de longues périodes de suivi en utilisant des échelles cliniques conventionnelles conçues pour la maladie de Parkinson manifeste plutôt que pour les stades prodromiques.
Les mesures numériques basées sur smartphone offrent une alternative pratique. Si une tâche quotidienne de cinq minutes sur un téléphone peut suivre la progression avec autant de sensibilité que les données le suggèrent, les concepteurs d’essais pourraient mener des études plus petites, plus courtes et beaucoup moins coûteuses. Pour les développeurs de médicaments, cela pourrait faire la différence entre un essai de phase 2 réalisable et un essai non finançable. Pour les patients vivant avec un TCSPi, cela pourrait signifier un accès plus rapide à des thérapies visant à prévenir ou à retarder le déclin moteur et cognitif de la maladie de Parkinson.
L’étude démontre également que les mesures numériques capturent un signal moteur détectable avant même qu’un diagnostic clinique de Parkinson ne soit justifié. Le fait que les scores de bradykinésie de base aient déjà séparé les futurs convertisseurs des non-convertisseurs avec une taille d’effet importante (d = 1,10) suggère que la fenêtre d’intervention pourrait s’ouvrir plus tôt que ce qui était précédemment mesurable. Ceci est particulièrement pertinent étant donné que le TCSPi présente un taux de conversion remarquablement élevé : les études longitudinales estiment que plus de 70 % des personnes atteintes de TCSPi confirmé par polysomnographie développeront une synucléinopathie en une décennie. Avec un risque de prétest aussi élevé, tout outil qui affine le calendrier et suit la trajectoire du déclin moteur précoce pourrait transformer à la fois la conception des essais cliniques et, éventuellement, le conseil clinique.
Limites
L’étude est limitée par sa taille d’échantillon modérée (51 patients TCSPi, avec seulement un sous-ensemble convertissant pendant le suivi), et la période d’observation de 12 mois ne capture que les événements de conversion précoces. La plateforme smartphone a été fournie aux participants, ce qui peut ne pas refléter l’adhésion réelle si les patients utilisent leurs propres appareils. L’étude a été financée par une subvention sans restriction de Roche à R. Postuma, et plusieurs auteurs sont des employés de Roche, ce qui représente un conflit d’intérêts potentiel.
Conclusion
Les évaluations motrices numériques quotidiennes basées sur smartphone, en particulier les mesures de bradykinésie, peuvent suivre la progression du TCSPi avec des tailles d’effet et des besoins en taille d’échantillon qui surpassent les échelles d’évaluation clinique standard. Si elles sont reproduites dans des essais plus vastes avec un suivi plus long, ces mesures pourraient devenir des critères d’évaluation principaux dans les essais cliniques sur la maladie de Parkinson prodromique, accélérant ainsi la recherche de thérapies neuroprotectrices.
Source
Bouhadoun S, Poulin H, Pelletier A, et al. Smartphone-derived digital motor measures to monitor progression in idiopathic REM sleep behavior disorder. NPJ Parkinson’s Disease. 2026 June 27. DOI: 10.1038/s41531-026-01440-6. PMID: 42362553.