Et s’il était possible de détecter les maladies neurodégénératives en analysant la façon de marcher ?

 

Technique de vidéo ultra rapide pour l’étude mécanique des mouvements dans les maladies neurodégénératives.

 

Les maladies neurodégénératives du système nerveux central affectent fréquemment l’appareil locomoteur entraînant une démarche et un mouvement altérés. Dans une étude, les chercheurs de l’Université de Zurich ont réalisé une analyse de la démarche par vidéo ultra-rapide sur tout l’organisme chez des modèles expérimentaux.

Trois lignées présentant des troubles neurodégénératifs et des mouvements désordonnés sont étudiées pour évaluer le phénotype moteur. Basés sur le suivi des déplacements de toutes les articulations, des algorithmes personnalisés sont générés pour caractériser 164 paramètres spatiaux temporels. Les chercheurs observent des changements d’allure sur les trois groupes de modèles expérimentaux qui correspondent aux symptômes cliniques classiquement observés dans ces maladies neurodégénératives. Chez l’un d’entre eux, l’atrophie musculaire caractéristique due à la perte des neurones moteurs entraine une démarche spécifique avec des changements de circulation dans les membres postérieurs. Chez les modèles expérimentaux de la maladie de Huntington, l’analyse rapporte des troubles hyperkinétiques (état d’hyperactivité) et une rigidité du tronc. Le 3ème groupe de modèles de dégénérescence cérébrale montre une démarche instable et des changements importants dans le positionnement de la hanche. Cette technique d’analyse de la vidéo ultra rapide pourrait se développer pour offrir de nouvelles perspectives de décryptage des mécanismes sous-jacents et peut-être permettre d’envisager de nouvelles voies thérapeutiques.

 

Rédaction : Nathalie SELLIER, spécialiste veille scientifique

Publication : FRC

Source : « High-speed video gait analysis reveals early and characteristic locomotor phenotypes in mouse models of neurodegenerative movement disorders » Preisig DF et al. Behav Brain Res. 2016 May 24.

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