EvoluPark

La maladie de Parkinson (MP) est une pathologie chronique, neurodégénérative et hétérogène, avec des manifestations motrices et non-motrices sévères. Malgré les progrès dans la gestion des symptômes, il n’existe aujourd’hui aucun outil permettant de modéliser, pour chaque patient, l’évolution future de la maladie ou d’anticiper les effets potentiels d’une intervention. Pourtant, la trajectoire individuelle est façonnée par une interaction complexe de biomarqueurs, comportements et traitements. Le projet EvoluPark vise à combler cette lacune en développant un Jumeau Numérique Médical (JNM) multi-échelle capable d’intégrer et d’exploiter des données cliniques, biologiques, structurelles, comportementales et subjectives. Ce JNM regroupera ainsi cinq types de données : Cliniques – scores moteurs et cognitifs ; Biomoléculaires – mesures des agrégats d’αsynucléine par RT-QuIC (Real-Time QUaking-Induced Conversion) ; Rétiniennes – imagerie par OCT et rétinophotographie ; Comportementales – données de marche, de parole et d’écriture ; Subjectives – auto-évaluations via des questionnaires de qualité de vie (QoL).

Les données recueillies alimenteront une architecture d’IA indépendante de l’application, articulée

en cinq briques, pensée pour nécessiter peu de données d’entraînement :

1) Perception : extraction de représentations latentes multimodales à partir de modèles de

fondation disponibles pour chacun de ces types de données.

2) Prédiction temporelle : apprentissage auto-supervisé des trajectoires via des architectures

JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), robustes aux données irrégulières et manquantes.

3) Simulation : projection stochastique future via des modèles de diffusion latents, avec une

estimation d’incertitude et un simulateur d’interventions.

4) Personnalisation : adaptation individuelle via des modules LoRA (Low-Rank Adaptation),

garantissant une précision et une capacité de généralisation.

5) Stratification : découverte de sous-groupes (ex. répondeurs dopaminergiques vs résistants) à

partir des trajectoires simulées, facilitant la décision clinique.

Un accent particulier est mis sur la compatibilité entre les modalités d’échantillonnage : les données QoL, collectées mensuellement, et les autres données, collectées semestriellement, sont ainsi traitées via un encodeur temporel dynamique capable de gérer les entrées à fréquences différentes.

Le consortium rassemble des expertises complémentaires : IA (UBO–LaTIM), biologie moléculaire (INRAe–IHAP et UBO-LaTIM), neurologie / ophtalmologie (CHU Brest & Orléans), et représentativité des patients (CECAP). La collecte repose sur le CIC Inserm 1412 de Brest et utilise une plateforme certifiée HDS (Eskemm), garantissant la sécurité, la confidentialité et la traçabilité des données. La société ADCIS accompagne la réalisation d’outils d’interface patients / cliniciens, tandis que la SATT Ouest Valorisation valorise la propriété intellectuelle.

Résultats attendus : un prototype de JNM cliniquement valide pour la surveillance et la simulation des trajectoires de MP ; des jumeaux évolutifs, s’adaptant aux données individuelles ; une stratification patient fine, validée cliniquement ; des résultats publiés, des logiciels et des bases partagées selon les principes de la science ouverte.

En cohérence avec les objectifs du PEPR Santé numérique, EvoluPark associe innovation algorithmique, solidité clinique, et focalisation patient. Il inaugure une nouvelle génération de jumeaux numériques, évoluant avec et pour le patient, en reliant les niveaux moléculaire, comportemental, subjectif et fonctionnel dans un cadre explicable, modulable et immédiatement actionnable en clinique. Ainsi, EvoluPark amorce l’évolution de la médecine vers un continuum numérique intégrant toutes les échelles du vivant et ouvrant la voie à une santé personnalisée et proactive.