Soulagement de la migraine: le système de prédiction peut aider à prévenir la douleur
Une nouvelle recherche présente la simulation d'un système qui prédit le début d'une crise de migraine avec un degré de précision remarquablement élevé. Être capable de prévoir une migraine peut aider à soulager ou même à prévenir complètement la douleur.
Les migraines toucheraient plus de 14% des personnes aux États-Unis, 1 adulte sur 7 étant touché chaque année et les femmes étant deux fois plus susceptibles de les développer que les hommes.
Alors que les migraines ont tendance à disparaître d'elles-mêmes, la douleur est souvent atroce et le besoin de remèdes est criant.
L’Organisation mondiale de la santé (OMS) rapporte que la migraine est désormais la «sixième cause mondiale d’années perdues en raison d’un handicap».
Bien que les médicaments aident à soulager la douleur, le fait que les gens doivent attendre de ressentir les premiers signes d'une migraine réduit souvent l'efficacité des analgésiques.
Mais maintenant, une équipe de chercheurs basés en Espagne a simulé un système de prédiction de la migraine qui pourrait bientôt améliorer la vie des personnes touchées par les migraines.
Josué Pagán Ortiz, de l'Universidad Politécnica de Madrid en Espagne, et ses collègues ont conçu le système et l'ont présenté à la conférence de simulation d'été, tenue à Seattle, WA.
Les scientifiques ont maintenant réalisé une simulation utilisant des données réelles de patients, présentant un scénario réel pour la prédiction des migraines. Les résultats ont été publiés dans la revue Systèmes informatiques de la future génération.
Savoir quand une attaque va frapper peut considérablement améliorer l'efficacité des analgésiques, expliquent les chercheurs, aidant les patients à arrêter la douleur.
Simulation d'un système de prédiction de la migraine
Pagán Ortiz s'est entretenu avec Actualités médicales aujourd'hui sur la nouveauté de ses recherches récentes, soulignant le fait que si l'appareil n'a pas encore été testé, il a été simulé dans un scénario réel.
«Dans nos recherches précédentes, nous avons développé un prototype pour recueillir des informations sur les données hémodynamiques des migraines dans un scénario ambulatoire», a-t-il expliqué.
Les données hémodynamiques se réfèrent aux variables qui «annoncent» l’apparition d’une crise de migraine, et elles comprennent la température de surface de la peau, les propriétés électriques de la peau, la fréquence cardiaque et la saturation en oxygène des capillaires.
«Nous avons créé des modèles prédictifs personnalisés hors ligne, dans nos serveurs et ordinateurs, et nous voulions les tester en temps réel afin de générer des alarmes et de faire savoir aux patients, à l'avance, quand la douleur migraineuse [va] commencer.»
«Cette expérience est une tâche longue et coûteuse, nous avons donc décidé de la simuler en premier», nous a dit Pagán Ortiz, en ajoutant plus de détails sur la procédure.
«Ce que nous avons simulé, c'est le comportement de notre prototype actuel dans un scénario réel», a-t-il poursuivi. «Nous avons simulé les conditions que subissent les vrais appareils de surveillance ambulatoire: déconnexion des capteurs, bruit, etc., et nous avons étudié comment cela peut affecter la fiabilité de la prédiction de la migraine.»
«[Nous] avons montré des techniques pour atténuer cet effet et conserver des prévisions précises», a ajouté Pagán Ortiz. «D'autre part, nous avons étudié comment ce système pouvait alerter les patients. Nous avons vu le comportement des modèles prédictifs et la manière dont le dispositif de surveillance simulé génère des alertes. "
Plus de 75% de précision de prédiction
Pagán Ortiz a déclaré: «La simulation a montré qu’il était approprié d’apporter au monde réel toute la méthodologie que nous avons développée pour prédire les migraines et générer des alarmes en temps réel pour avertir les patients à l’avance.»
Plus précisément, le «taux moyen de réussite de la prédiction» du système est de 76 pour cent, et la période moyenne de temps avant l'apparition est de 25 minutes - ce qui est suffisamment de temps pour intervenir afin de diminuer la douleur ou de la prévenir complètement.
Pagán Ortiz a poursuivi: «Les prédictions sont faites dans la fenêtre de temps où le médicament est efficace en fonction de la pharmacocinétique des médicaments. Avec ce [système], nous estimons [que] nous serons en mesure de prévoir, et ainsi d'éviter, environ 75 [pour cent des] crises. »
«Cela réduira le nombre de visites dans les [salles] d'urgence», a-t-il déclaré, ajoutant: «[Je] t permettra [de] la médecine personnalisée (médicaments [pour] la phase aiguë de la douleur), et cela améliorera leur [ qualité de vie. Cela réduira également considérablement la facture des systèmes de santé nationaux et privés et des assurances maladie grâce aux économies réalisées sur les coûts directs et indirects. »
Les résultats peuvent «changer des vies»
Dans leur article, Pagán Ortiz et ses collègues expliquent les avantages de leur recherche en disant: «Prédire l’apparition d’une migraine réduira considérablement la douleur du patient et donc les effets de la migraine au cours de sa vie. Cela entraînera également des économies économiques considérables au fil du temps. »
«Les patients migraineux ne peuvent pas aller travailler ou mener leur vie normale (activités sociales, etc.). Si nous pouvons leur dire à l'avance quand ils vont souffrir, cela changera leur vie. »
Josué Pagán Ortiz
Pagán Ortiz a également partagé avec MNT certaines des orientations des chercheurs pour les recherches futures.
«[La] prochaine étape naturelle serait la mise en œuvre et le test [d'un] appareil réel avec de vrais patients. Travailler avec de vrais patients pour suggérer des changements dans la façon dont ils traitent leur maladie est un problème sérieux à traiter, et cela nécessite beaucoup de consentements juridiques sur lesquels nous travaillons actuellement.
Ces découvertes sont le résultat de la collaboration de l'Universidad Complutense de Madrid et de l'Universidad Politécnica de Madrid, en collaboration avec le Centre de Simulation Computationnelle et le Groupe de Neurologie de l'Hôpital Universitaire de la Princesa de Madrid.
