Spectrogrammes d'une toux tuberculeuse et d'une toux non tuberculeuse.Crédit : Université de Stellenbosch
Quelques toux, une application et 30 secondes pourraient bientôt suffire aux professionnels de la santé pour déterminer si une personne a besoin d'un test de dépistage de la tuberculose (TB) plus approfondi, coûteux et pourtant essentiel.
Le travail sur le Cough Audio Triage for TB (CAGE-TB) progresse bien, selon l'équipe sud-africaine qui en dirige le développement. Les algorithmes basés sur l'intelligence artificielle (IA) intégrés dans l'application "écoutent" certaines signatures audio dans la toux qui reflètent des distorsions dans les parties inférieures des poumons, une zone généralement endommagée chez les personnes atteintes de tuberculose dans une grande partie de l'Afrique. Les chercheurs ont découvert que le ton révélateur d'une toux de tuberculeux peut être capté par les microphones des téléphones portables, mais pas par les oreilles humaines.
Daphne Naidoo, coordinatrice du projet CAGE-TB, explique qu'une base de données d'enregistrements audio de toux est collectée auprès de personnes tuberculeuses, en bonne santé ou souffrant d'autres affections respiratoires, mais soupçonnées d'être atteintes de tuberculose. Ces enregistrements sont utilisés pour développer des classificateurs statistiques qui nécessitent des informations spectrales à court terme pour distinguer automatiquement les toux tuberculeuses des toux non tuberculeuses.
Selon Thomas Niesler, du Digital Signal Processing Group de la faculté d'ingénierie électrique et électronique de l'université de Stellenbosch, en Afrique du Sud, l'oreille humaine ne peut pas distinguer des fréquences trop proches, mais l'algorithme utilisé pour le CAGE-TB peut le faire. Il utilise cette information dans ses décisions.
"Cela semble indiquer que l'algorithme utilise des informations que le système auditif humain ne peut pas détecter", note-t-il. M. Naidoo estime que l'application transformera le processus de prise en charge des patients potentiellement atteints de tuberculose. De nombreuses personnes qui se rendent dans ces établissements de santé pourraient bénéficier d'un test de dépistage de la tuberculose, mais ne sont pas testées parce qu'elles ne présentent pas encore de symptômes, tandis que d'autres subissent des tests inutiles.
Chaque fois que l'application identifie un cas possible, la personne est orientée vers un test avant que le personnel médical ne décide si un traitement antituberculeux supplémentaire est nécessaire, explique le chercheur principal, Grant Theron, du groupe de mycobactériologie et d'épidémiologie cliniques (CLIME) de la division de biologie moléculaire et de génétique humaine de l'université de Stellenbosch, en Afrique du Sud.
Des méthodes rentables, objectives, rapides et faciles à utiliser dans les cliniques et ne nécessitant pas d'échantillons biologiques d'expectoration constituent le "Saint-Graal" du dépistage de la tuberculose, ajoute M. Theron, et permettraient de freiner considérablement la propagation de la maladie. L'application pourrait être particulièrement utile pour dépister les patients atteints de tuberculose à un stade précoce, qui ne présentent pas encore de symptômes, mais qui peuvent propager la maladie.
Le concept d'une "signature audio" de la toux tuberculeuse, distinguable et mesurable, a été proposé pour la première fois en 2018 dans la revue Physiological Measurement, après des essais initiaux réalisés par des ingénieurs en traitement des signaux numériques et des spécialistes de la tuberculose de l'université de Stellenbosch et de l'université du Cap. Il a fait suite à des entreprises en Australie qui ont démontré la preuve du concept pour la pneumonie infantile.
À l'époque, les chercheurs avaient déclaré que, malgré l'existence de plusieurs méthodes de diagnostic efficaces, les cliniques des pays à faible revenu n'étaient souvent pas en mesure de procéder à un examen clinique rigoureux des patients pour déterminer les tests à effectuer, ni de payer les tests coûteux et d'employer les experts qualifiés nécessaires à l'interprétation des résultats. Dans ces situations, les symptômes, y compris la toux, sont couramment utilisés pour identifier les patients à tester.
"Cependant, la toux autodéclarée a une sensibilité et une spécificité sous-optimales, qui peuvent être améliorées par la détection numérique", écrivent-ils.
La recherche sur CAGE-TB a commencé sérieusement en 2021. Le projet, qui a récemment reçu un financement supplémentaire de 20 millions de rands de la part du Partenariat des pays européens et en développement sur les essais cliniques (EDCTP), implique également l'Institut d'Amsterdam pour la santé mondiale et le développement (Pays-Bas), l'université de Makerere (Ouganda) et l'université de Gottingen (Allemagne).
Le dépistage avec CAGE-TB ne nécessite que quelques toux forcées, que la plupart des gens peuvent facilement produire, plutôt que d'attendre une quinte de toux ou qu'un patient produise des expectorations à l'intérieur de ses poumons qui peuvent être testées, explique Theron.
"L'application est une occasion formidable de transformer le diagnostic de la tuberculose à grande échelle, en veillant à ce qu'un plus grand nombre de personnes soient testées, que le test lui-même soit effectué plus efficacement et que la tuberculose soit diagnostiquée plus tôt, ce qui permet d'enrayer la transmission de la maladie.
