Apport de l’oculométrie dans le diagnostic différentiel des syndromes Parkinsoniens : étude des neuromarqueurs oculomoteurs

Introduction Si la maladie de Parkinson idiopathique (MPI) est le syndrome parkinsonien (SP) degeneratif le plus frequent, le diagnostic differentiel avec les autres SP peut etre difficile, retardant une prise en charge adaptee. Objectifs L’objectif de cette etude etait d’identifier les neuromarqueurs oculomoteurs sensibles pour le diagnostic differentiel des SP grâce a l’oculometrie couplee a une approche de machine learning. Patients et methodes L’etude a inclus 43 patients avec MPI (n = 10), atrophie multisystematisee (AMS) (n = 5) ou paralysie supranucleaire progressive (PSP) (n = 28) a un stade non avance de la maladie. L’examen oculomoteur consistait en des tâches de pro-saccades et d’anti-saccades. Les parametres saccadiques spatio-temporels ont ete extraits, ainsi que les taux d’erreurs et de correction aux anti-saccades. Les analyses ont ete realisees en deux etapes : tests non-parametriques puis approche de machine learning (analyse discriminante lineaire [ADL]). Resultats Des differences significatives entre les patients PSP et non-PSP ont ete observees sur plusieurs parametres (vitesse des pro-saccades, ondes-carrees, erreurs aux anti-saccades et leur taux de corrections). Les combinaisons de ces parametres obtenues par l’ADL expliquent 85 % de la variance entre les 3 groupes de patients. Discussion Les resultats observes corroborent ceux de la litterature tout en affinant la selection des parametres specifiques pour le diagnostic differentiel des SP. L’ADL offre un premier algorithme de classification des patients, dont la valeur predictive pourra etre precisee par l’apport de futures donnees. Conclusion Cette etude ouvre la voie a un test standardise oculometrique rapide, robuste et fiable pour le diagnostic differentiel de patients atteints de SP, completant ainsi les donnees cliniques.