Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.011
S. Vukusic
La fréquence des comorbidités est importante chez les personnes ayant une sclérose en plaques (SEP) et elle augmente avec l’âge, entraînant des situations complexes, qui sont mal connues. Ces comorbidités influencent défavorablement l’évolution de la SEP : retard de diagnostic, augmentation de la sévérité, modifient l’utilisation des ressources médicales, et ont un impact sur les décisions thérapeutiques : retard de traitement, sous-utilisation ou arrêt inapproprié, moins bonne tolérance et efficacité des traitements. Une meilleure connaissance de l’impact des comorbidités permettra à l’avenir de proposer une intégration plus systématique de leur évaluation et de promouvoir une approche transdisciplinaire de la prise en charge de ces situations complexes.
The frequency of comorbidities is high in people with multiple sclerosis (MS), and increases with age, leading to complex situations that are poorly understood. Comorbidities may have a negative impact on the course of MS: delayed diagnosis, increased severity, changes in the use of medical resources and an impact on therapeutic decisions: delayed treatment, under-use or inappropriate discontinuation, poorer tolerance and efficacy of treatments. A better understanding of the impact of comorbidities will allow proposing a more systematic integration of their assessment, and promoting a trans-disciplinary approach to the management of these complex situations.
{"title":"Pourquoi doit-on s’intéresser aux comorbidités dans la SEP ?","authors":"S. Vukusic","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.011","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.011","url":null,"abstract":"<div><div>La fréquence des comorbidités est importante chez les personnes ayant une sclérose en plaques (SEP) et elle augmente avec l’âge, entraînant des situations complexes, qui sont mal connues. Ces comorbidités influencent défavorablement l’évolution de la SEP : retard de diagnostic, augmentation de la sévérité, modifient l’utilisation des ressources médicales, et ont un impact sur les décisions thérapeutiques : retard de traitement, sous-utilisation ou arrêt inapproprié, moins bonne tolérance et efficacité des traitements. Une meilleure connaissance de l’impact des comorbidités permettra à l’avenir de proposer une intégration plus systématique de leur évaluation et de promouvoir une approche transdisciplinaire de la prise en charge de ces situations complexes.</div></div><div><div>The frequency of comorbidities is high in people with multiple sclerosis (MS), and increases with age, leading to complex situations that are poorly understood. Comorbidities may have a negative impact on the course of MS: delayed diagnosis, increased severity, changes in the use of medical resources and an impact on therapeutic decisions: delayed treatment, under-use or inappropriate discontinuation, poorer tolerance and efficacy of treatments. A better understanding of the impact of comorbidities will allow proposing a more systematic integration of their assessment, and promoting a trans-disciplinary approach to the management of these complex situations.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 80-84"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592115","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.003
S. Dupont
Le risque tératogène associé à la prise de certains médicaments anti-crises d’épilepsie (MAC) de très ancienne génération était connu dès les années 1970 et avait été élargi à des molécules plus récentes grâce aux registres prospectifs de grossesse mis en place à la fin des années 1990. Néanmoins depuis 10 ans, on ne dispose d’aucune donnée nouvelle de tératogénicité concernant les MAC les plus récents. Cependant, depuis 10 ans, on voit survenir un questionnement concernant le risque neurodéveloppemental et autistique des MAC et on l’espère, de nouvelles études. Pour les MAC les plus récents, il n’est pas certain qu’on dispose à terme de données robustes permettant leur utilisation pendant la grossesse d’où la nécessité impérative de développer des modèles animaux fiables et prédictifs de la tératogénicité potentielle et du sur-risque neurodéveloppemental et autistique éventuel de ces MAC.
The teratogenic risk associated with the use of certain older-generation antiseizure drugs (ASDs) has been known since the 1970s and was later extended to newer molecules thanks to prospective pregnancy registries established in the late 1990s. However, over the past decade, no new data on the teratogenicity of the most recent ASDs have been available. Conversely, in the last 10 years, questions have emerged about the neurodevelopmental and autistic risks of ASDs, and hopefully, new studies will address these concerns. For the most recent ASDs, it is uncertain whether robust data will eventually be available to support their use during pregnancy. This underscores the urgent need to develop reliable and predictive animal models to assess the potential teratogenicity, as well as the possible increased neurodevelopmental and autistic risks associated with these ASDs.
早在20世纪70年代，人们就知道使用一些非常古老的抗癫痫药物（MAC）的致畸风险，并在20世纪90年代末引入的前瞻性怀孕登记制度下，将其扩展到较新的分子。然而，在过去的10年里，没有关于最新MAC的新致畸数据可用。然而，在过去的10年里，关于MAC的神经发育和自闭症风险的问题已经出现，希望也有新的研究。对于最新的MAC，远期并不一定要有健壮的数据,以其怀孕期间使用,因此迫切需要制定可靠的动物模型和预测潜在致畸和sur-risque neurodéveloppemental自闭症和潜在的MAC.The致畸性risk associated with the use of一定older-generation antiseizure药物(ASDs) has been known since the停留的城市里再扩展到newer分子再来前瞻20世纪90年代末建立了怀孕登记处。然而，在过去的十年中，没有关于最近ASD的致畸性的新数据可用。因此，在过去的10年里，关于自闭症谱系障碍的神经发育和自闭症风险的问题出现了，希望新的研究将解决这些担忧。目前还不清楚是否有可靠的数据最终支持在怀孕期间使用ASD。这凸显了开发可靠和可预测的动物模型以评估潜在致畸性的迫切需要，以及与这些自闭症相关的神经发育和自闭症风险可能增加的需要。
{"title":"Épilepsie et grossesse : que nous ont appris les 10 dernières années ?","authors":"S. Dupont","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.003","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.003","url":null,"abstract":"<div><div>Le risque tératogène associé à la prise de certains médicaments anti-crises d’épilepsie (MAC) de très ancienne génération était connu dès les années 1970 et avait été élargi à des molécules plus récentes grâce aux registres prospectifs de grossesse mis en place à la fin des années 1990. Néanmoins depuis 10 ans, on ne dispose d’aucune donnée nouvelle de tératogénicité concernant les MAC les plus récents. Cependant, depuis 10 ans, on voit survenir un questionnement concernant le risque neurodéveloppemental et autistique des MAC et on l’espère, de nouvelles études. Pour les MAC les plus récents, il n’est pas certain qu’on dispose à terme de données robustes permettant leur utilisation pendant la grossesse d’où la nécessité impérative de développer des modèles animaux fiables et prédictifs de la tératogénicité potentielle et du sur-risque neurodéveloppemental et autistique éventuel de ces MAC.</div></div><div><div>The teratogenic risk associated with the use of certain older-generation antiseizure drugs (ASDs) has been known since the 1970s and was later extended to newer molecules thanks to prospective pregnancy registries established in the late 1990s. However, over the past decade, no new data on the teratogenicity of the most recent ASDs have been available. Conversely, in the last 10<!--> <!-->years, questions have emerged about the neurodevelopmental and autistic risks of ASDs, and hopefully, new studies will address these concerns. For the most recent ASDs, it is uncertain whether robust data will eventually be available to support their use during pregnancy. This underscores the urgent need to develop reliable and predictive animal models to assess the potential teratogenicity, as well as the possible increased neurodevelopmental and autistic risks associated with these ASDs.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 3-7"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592211","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.007
P. Damier
Depuis la fin des années 1990, de nombreuses études ont suggéré l’implication de l’accumulation cérébrale anormale de l’alphasynucléine dans le processus dégénératif de la maladie de Parkinson. L’immunothérapie anti-alphasynucléine apparaît donc une piste attractive pour réduire cette accumulation et ainsi freiner la progression de la maladie. À ce jour, les essais thérapeutiques basés sur cette approche sont négatifs. Des résultats encourageants ont toutefois été obtenus avec le prasinézumab, un anticorps monoclonal anti-alphasynucléine. Est-ce un réel espoir de traitement neuroprotecteur dans la maladie ou la simple illusion d’une hypothèse pathogénique un peu trop séduisante ?
Since the late 1990s, numerous studies have suggested the involvement of abnormal cerebral accumulation of alphasynuclein in the degenerative process of Parkinson's disease. Anti-alphasynuclein immunotherapy therefore appears to be an attractive way to reduce this accumulation and thus slow the progression of the disease. To date, drug trials based on this approach have been negative. However, encouraging results have been obtained with prazinezumab, a monoclonal anti-alphasynuclein antibody. Is this a real hope for a neuroprotective treatment in the disease, or merely the illusion of an overly appealing pathogenic hypothesis?
{"title":"Vers un traitement neuroprotecteur dans la maladie de Parkinson ? La « cible alphasynucléine »","authors":"P. Damier","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.007","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.007","url":null,"abstract":"<div><div>Depuis la fin des années 1990, de nombreuses études ont suggéré l’implication de l’accumulation cérébrale anormale de l’alphasynucléine dans le processus dégénératif de la maladie de Parkinson. L’immunothérapie anti-alphasynucléine apparaît donc une piste attractive pour réduire cette accumulation et ainsi freiner la progression de la maladie. À ce jour, les essais thérapeutiques basés sur cette approche sont négatifs. Des résultats encourageants ont toutefois été obtenus avec le prasinézumab, un anticorps monoclonal anti-alphasynucléine. Est-ce un réel espoir de traitement neuroprotecteur dans la maladie ou la simple illusion d’une hypothèse pathogénique un peu trop séduisante ?</div></div><div><div>Since the late 1990s, numerous studies have suggested the involvement of abnormal cerebral accumulation of alphasynuclein in the degenerative process of Parkinson's disease. Anti-alphasynuclein immunotherapy therefore appears to be an attractive way to reduce this accumulation and thus slow the progression of the disease. To date, drug trials based on this approach have been negative. However, encouraging results have been obtained with prazinezumab, a monoclonal anti-alphasynuclein antibody. Is this a real hope for a neuroprotective treatment in the disease, or merely the illusion of an overly appealing pathogenic hypothesis?</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 70-74"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592569","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.02.001
Pr P. Clavelou , X. Moisset (Coordonnateur des JESN)
{"title":"Construites comme une dégustation","authors":"Pr P. Clavelou , X. Moisset (Coordonnateur des JESN)","doi":"10.1016/j.praneu.2025.02.001","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.02.001","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 1-2"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592212","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.013
G. Charbonnier , L. Bihel , S. Jacquin-Courtois , L. Huchon , G. Rode , S. Mateo
L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une pathologie fréquente dont l’incidence est en augmentation. Il représente la première cause de handicap acquis non traumatique et la deuxième cause de démence, malgré une prise en charge initiale améliorée grâce à des avancées comme la thrombolyse, la thrombectomie et la création d’unités spécialisées. La récupération post-AVC se fait via différents mécanismes à la fois vasculaires et de plasticité cérébrale. Deux processus sont distingués : la récupération vraie et la compensation. La rééducation motrice post-AVC fait l’objet d’une augmentation du nombre de publications avec un niveau de preuve très faible à faible. Une rééducation avec une pratique orientée à la tâche, ayant un sens fonctionnel, répétitif doit être recherché pour améliorer les fonctions de préhension, d’équilibre et de marche. Cette intensification peut être réalisée par l’usage de la contrainte induite pour le membre supérieur, l’imagerie motrice ou les dispositifs d’exosquelettes pour la marche avec une pratique associée de renforcement musculaire et d’exercices aérobie. L’ajout des techniques de neuromodulation extrinsèque (la stimulation magnétique répétitive transcrânienne de haute fréquence) ou intrinsèque (imagerie motrice) ciblant la propriété de plasticité cérébrale peut compléter les bénéfices attendus en réponse à la rééducation. Les dernières recommandations de la HAS insistent sur une prise en charge coordonnée et intensive dès la phase aiguë d’un AVC incluant une évaluation rapide qui permet une approche individualisée, en prenant en compte les facteurs sociaux et environnementaux et l’accès à des structures spécialisées en réadaptation pour une prise en charge pluridisciplinaire, adaptée et centrée sur les objectifs du patient. Les troubles cognitifs et thymiques doivent être recherchés de façon systématique pour proposer des programmes de remédiation cognitive adaptés. L’intégration d’innovations technologiques et l’intensification des soins en structures spécialisés, représentent des enjeux clés pour renforcer l’équité territoriale et améliorer la qualité de vie des patients.
Stroke is a common condition with an increasing incidence. It is the leading cause of acquired non-traumatic disability and the second leading cause of dementia, despite improved initial management enabled by advancements such as thrombolysis, thrombectomy, and the establishment of specialized units. Post-stroke recovery occurs through various mechanisms, involving both vascular processes and brain plasticity. Two main processes are distinguished: true recovery and compensation. Motor rehabilitation after stroke has seen an increase in publications, although with very low-to-low levels of evidence. Rehabilitation should focus on task-oriented, functional, and repetitive practices to improve grasping, balance, and walking functions. This intensification can be achieved through constraint-induced therapy for the upper
{"title":"Actualités de la rééducation post-AVC","authors":"G. Charbonnier , L. Bihel , S. Jacquin-Courtois , L. Huchon , G. Rode , S. Mateo","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.013","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.013","url":null,"abstract":"<div><div>L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une pathologie fréquente dont l’incidence est en augmentation. Il représente la première cause de handicap acquis non traumatique et la deuxième cause de démence, malgré une prise en charge initiale améliorée grâce à des avancées comme la thrombolyse, la thrombectomie et la création d’unités spécialisées. La récupération post-AVC se fait via différents mécanismes à la fois vasculaires et de plasticité cérébrale. Deux processus sont distingués : la récupération vraie et la compensation. La rééducation motrice post-AVC fait l’objet d’une augmentation du nombre de publications avec un niveau de preuve très faible à faible. Une rééducation avec une pratique orientée à la tâche, ayant un sens fonctionnel, répétitif doit être recherché pour améliorer les fonctions de préhension, d’équilibre et de marche. Cette intensification peut être réalisée par l’usage de la contrainte induite pour le membre supérieur, l’imagerie motrice ou les dispositifs d’exosquelettes pour la marche avec une pratique associée de renforcement musculaire et d’exercices aérobie. L’ajout des techniques de neuromodulation extrinsèque (la stimulation magnétique répétitive transcrânienne de haute fréquence) ou intrinsèque (imagerie motrice) ciblant la propriété de plasticité cérébrale peut compléter les bénéfices attendus en réponse à la rééducation. Les dernières recommandations de la HAS insistent sur une prise en charge coordonnée et intensive dès la phase aiguë d’un AVC incluant une évaluation rapide qui permet une approche individualisée, en prenant en compte les facteurs sociaux et environnementaux et l’accès à des structures spécialisées en réadaptation pour une prise en charge pluridisciplinaire, adaptée et centrée sur les objectifs du patient. Les troubles cognitifs et thymiques doivent être recherchés de façon systématique pour proposer des programmes de remédiation cognitive adaptés. L’intégration d’innovations technologiques et l’intensification des soins en structures spécialisés, représentent des enjeux clés pour renforcer l’équité territoriale et améliorer la qualité de vie des patients.</div></div><div><div>Stroke is a common condition with an increasing incidence. It is the leading cause of acquired non-traumatic disability and the second leading cause of dementia, despite improved initial management enabled by advancements such as thrombolysis, thrombectomy, and the establishment of specialized units. Post-stroke recovery occurs through various mechanisms, involving both vascular processes and brain plasticity. Two main processes are distinguished: true recovery and compensation. Motor rehabilitation after stroke has seen an increase in publications, although with very low-to-low levels of evidence. Rehabilitation should focus on task-oriented, functional, and repetitive practices to improve grasping, balance, and walking functions. This intensification can be achieved through constraint-induced therapy for the upper","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 47-55"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592118","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.004
P. Mouches , R. Quentin , J. Jung
L’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) est cruciale pour le diagnostic et le suivi de l’épilepsie, en particulier pour repérer les anomalies paroxystiques intercritiques (API). Bien que l’examen visuel par des experts reste la méthode de référence, il fait face à des défis, tels que la variabilité entre observateurs et la difficulté à différencier les API des artefacts ou variations physiologiques. Des critères objectifs ont été proposés pour identifier les API. L’intelligence artificielle (IA), et plus spécifiquement le deep learning, ouvre de nouvelles perspectives en offrant une analyse plus rapide, objective et précise des signaux EEG. Grâce à des algorithmes puissants comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ces technologies ont montré des performances impressionnantes, rivalisant avec l’expertise humaine en termes de sensibilité et de spécificité. Toutefois, l’IA ne remplace pas totalement l’œil humain. Le besoin considérable de données d’entraînement et la complexité des modèles « boîtes noires » limitent leur adoption clinique. La solution la plus efficace réside dans une approche complémentaire : l’IA peut servir d’outil de pré-screening, détectant les segments d’EEG suspects, tandis que l’expert humain approfondit l’analyse, intégrant son expertise clinique et le contexte spécifique du patient. Cette collaboration hybride maximise la précision diagnostique tout en optimisant le temps d’analyse.
The analysis of electroencephalogram (EEG) is crucial for the diagnosis and monitoring of epilepsy, particularly for detecting interictal abnormalities. Although visual examination by experts remains the gold standard, it faces challenges such as inter-observer variability and the difficulty in distinguishing interictal abnormalities from artifacts or physiological variations. Objective criteria have been proposed to identify interictal abnormalities. Artificial intelligence (AI), and more specifically deep learning, offers new perspectives by providing faster, more objective, and precise analysis of EEG signals. With powerful algorithms like Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN), these technologies have shown impressive performance, rivaling human expertise in terms of sensitivity and specificity. However, AI does not fully replace human expertise. The large need for training data and the complexity of “black-box” models limit their clinical adoption. The most effective approach is a complementary one: AI can serve as a pre-screening tool, detecting potentially abnormal EEG segments, while the human expert performs a more in-depth analysis, integrating their clinical expertise and the patient's specific context. This hybrid collaboration maximizes diagnostic accuracy while optimizing analysis time.
{"title":"Identifier et interpréter les anomalies inter critiques : l’analyse visuelle de l’EEG standard a-t-elle encore une place ?","authors":"P. Mouches , R. Quentin , J. Jung","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.004","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.004","url":null,"abstract":"<div><div>L’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) est cruciale pour le diagnostic et le suivi de l’épilepsie, en particulier pour repérer les anomalies paroxystiques intercritiques (API). Bien que l’examen visuel par des experts reste la méthode de référence, il fait face à des défis, tels que la variabilité entre observateurs et la difficulté à différencier les API des artefacts ou variations physiologiques. Des critères objectifs ont été proposés pour identifier les API. L’intelligence artificielle (IA), et plus spécifiquement le <em>deep learning</em>, ouvre de nouvelles perspectives en offrant une analyse plus rapide, objective et précise des signaux EEG. Grâce à des algorithmes puissants comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ces technologies ont montré des performances impressionnantes, rivalisant avec l’expertise humaine en termes de sensibilité et de spécificité. Toutefois, l’IA ne remplace pas totalement l’œil humain. Le besoin considérable de données d’entraînement et la complexité des modèles « boîtes noires » limitent leur adoption clinique. La solution la plus efficace réside dans une approche complémentaire : l’IA peut servir d’outil de pré-screening, détectant les segments d’EEG suspects, tandis que l’expert humain approfondit l’analyse, intégrant son expertise clinique et le contexte spécifique du patient. Cette collaboration hybride maximise la précision diagnostique tout en optimisant le temps d’analyse.</div></div><div><div>The analysis of electroencephalogram (EEG) is crucial for the diagnosis and monitoring of epilepsy, particularly for detecting interictal abnormalities. Although visual examination by experts remains the gold standard, it faces challenges such as inter-observer variability and the difficulty in distinguishing interictal abnormalities from artifacts or physiological variations. Objective criteria have been proposed to identify interictal abnormalities. Artificial intelligence (AI), and more specifically deep learning, offers new perspectives by providing faster, more objective, and precise analysis of EEG signals. With powerful algorithms like Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN), these technologies have shown impressive performance, rivaling human expertise in terms of sensitivity and specificity. However, AI does not fully replace human expertise. The large need for training data and the complexity of “black-box” models limit their clinical adoption. The most effective approach is a complementary one: AI can serve as a pre-screening tool, detecting potentially abnormal EEG segments, while the human expert performs a more in-depth analysis, integrating their clinical expertise and the patient's specific context. This hybrid collaboration maximizes diagnostic accuracy while optimizing analysis time.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 8-16"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592214","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.005
S. Frachet
Les inhibiteurs des checkpoints immunitaires (ICP) représentent une avancée thérapeutique majeure face aux cancers. Il s’agit d’anticorps monoclonaux dont la fonction est de rompre la tolérance immunitaire afin de favoriser la lyse tumorale endogène. Cette classe thérapeutique s’est fortement développée ces dernières années, avec de nombreuses nouvelles molécules et indications thérapeutiques. Cependant, leur usage croissant est associé à l’émergence de nombreux effets indésirables immuno-médiés, dont des manifestations neurologiques prédominant sur le système nerveux périphérique. Ces complications neurologiques sont hétérogènes et incluent différents phénotypes de neuropathies, de myosites et d’atteintes de la jonction neuromusculaire. Leur identification précoce revêt un enjeu pronostique majeur afin de suspendre l’ICP le plus tôt possible et souvent instaurer une corticothérapie. La prédiction à l’échelle individuelle du risque de toxicité aux ICP ou de récidive à leur réintroduction demeure un sujet d’étude actif. Des approches innovantes sont également nécessaires dans la mesure où bon nombre de ces complications peuvent s’avérer sévères et réfractaires au traitement standard.
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are monoclonal antibodies that disrupt immune tolerance, thereby enhancing endogenous tumor lysis. This therapeutic class has undergone significant development in recent years, resulting in the development of numerous novel agents and expanding therapeutic indications. However, the widespread use of ICIs has been accompanied by a range of immune-mediated adverse effects, including neurological manifestations that predominantly involve the peripheral nervous system. These complications exhibit considerable heterogeneity, encompassing conditions such as neuropathies, myositis, and neuromuscular junction disorders. Early identification of these manifestations is essential for optimizing patient outcomes, often necessitating prompt discontinuation of ICIs and initiation of immunosuppressive treatments, typically corticosteroids. The prediction of ICI-related toxicity and the risk of recurrence upon rechallenge remain active areas of research. Moreover, novel therapeutic strategies are needed, as theses complications can be both severe and refractory to conventional management.
{"title":"Complications neurologiques périphériques des immunothérapies anticancéreuses","authors":"S. Frachet","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.005","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.005","url":null,"abstract":"<div><div>Les inhibiteurs des checkpoints immunitaires (ICP) représentent une avancée thérapeutique majeure face aux cancers. Il s’agit d’anticorps monoclonaux dont la fonction est de rompre la tolérance immunitaire afin de favoriser la lyse tumorale endogène. Cette classe thérapeutique s’est fortement développée ces dernières années, avec de nombreuses nouvelles molécules et indications thérapeutiques. Cependant, leur usage croissant est associé à l’émergence de nombreux effets indésirables immuno-médiés, dont des manifestations neurologiques prédominant sur le système nerveux périphérique. Ces complications neurologiques sont hétérogènes et incluent différents phénotypes de neuropathies, de myosites et d’atteintes de la jonction neuromusculaire. Leur identification précoce revêt un enjeu pronostique majeur afin de suspendre l’ICP le plus tôt possible et souvent instaurer une corticothérapie. La prédiction à l’échelle individuelle du risque de toxicité aux ICP ou de récidive à leur réintroduction demeure un sujet d’étude actif. Des approches innovantes sont également nécessaires dans la mesure où bon nombre de ces complications peuvent s’avérer sévères et réfractaires au traitement standard.</div></div><div><div>Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are monoclonal antibodies that disrupt immune tolerance, thereby enhancing endogenous tumor lysis. This therapeutic class has undergone significant development in recent years, resulting in the development of numerous novel agents and expanding therapeutic indications. However, the widespread use of ICIs has been accompanied by a range of immune-mediated adverse effects, including neurological manifestations that predominantly involve the peripheral nervous system. These complications exhibit considerable heterogeneity, encompassing conditions such as neuropathies, myositis, and neuromuscular junction disorders. Early identification of these manifestations is essential for optimizing patient outcomes, often necessitating prompt discontinuation of ICIs and initiation of immunosuppressive treatments, typically corticosteroids. The prediction of ICI-related toxicity and the risk of recurrence upon rechallenge remain active areas of research. Moreover, novel therapeutic strategies are needed, as theses complications can be both severe and refractory to conventional management.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 26-31"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.010
G. Androdias
La coexistence d’une sclérose en plaques et d’une autre maladie auto-immune est rare, mais plus fréquente que ne le suggère le hasard. Cette association s’explique en partie par des facteurs de risque communs, génétiques et environnementaux. Cette comorbidité pose un défi thérapeutique lorsque les deux pathologies nécessitent un traitement immunoactif. Les trois principaux pièges à éviter sont d’aggraver l’une des deux pathologies avec le traitement de l’autre, de sous-traiter l’une des deux pathologies (voire les deux) et de cumuler trop de risques, en particulier infectieux, en associant plusieurs traitements immunoactifs. Cet article propose un algorithme décisionnel pour éviter ces écueils, tout en rappelant que ces situations complexes doivent être discutées au cas par cas et de manière multidisciplinaire.
The co-occurrence of multiple sclerosis (MS) and another autoimmune disease (AID) is rare, but more common than chance would suggest. This association is partly explained by shared genetic and environmental risk factors. This comorbidity poses a therapeutic challenge when both diseases require immunoactive treatment. The three main pitfalls to avoid are aggravating one condition by treating the other, under-treating one (or even both) conditions, and accumulating too many risks, especially infectious risks, by combining several immunoactive treatments. This article proposes a decision-making algorithm to avoid these pitfalls, while reminding that these complex situations must be discussed on a case-by-case basis and in a multidisciplinary manner.
{"title":"Maladies auto-immunes et sclérose en plaques : le défi thérapeutique","authors":"G. Androdias","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.010","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.010","url":null,"abstract":"<div><div>La coexistence d’une sclérose en plaques et d’une autre maladie auto-immune est rare, mais plus fréquente que ne le suggère le hasard. Cette association s’explique en partie par des facteurs de risque communs, génétiques et environnementaux. Cette comorbidité pose un défi thérapeutique lorsque les deux pathologies nécessitent un traitement immunoactif. Les trois principaux pièges à éviter sont d’aggraver l’une des deux pathologies avec le traitement de l’autre, de sous-traiter l’une des deux pathologies (voire les deux) et de cumuler trop de risques, en particulier infectieux, en associant plusieurs traitements immunoactifs. Cet article propose un algorithme décisionnel pour éviter ces écueils, tout en rappelant que ces situations complexes doivent être discutées au cas par cas et de manière multidisciplinaire.</div></div><div><div>The co-occurrence of multiple sclerosis (MS) and another autoimmune disease (AID) is rare, but more common than chance would suggest. This association is partly explained by shared genetic and environmental risk factors. This comorbidity poses a therapeutic challenge when both diseases require immunoactive treatment. The three main pitfalls to avoid are aggravating one condition by treating the other, under-treating one (or even both) conditions, and accumulating too many risks, especially infectious risks, by combining several immunoactive treatments. This article proposes a decision-making algorithm to avoid these pitfalls, while reminding that these complex situations must be discussed on a case-by-case basis and in a multidisciplinary manner.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 91-96"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592117","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2025-03-01DOI: 10.1016/j.praneu.2025.01.006
L. Legris , O. Detante , B. Lemasson
En France, environ 150 000 accidents vasculaires cérébraux (AVC) surviennent chaque année. Il s’agit de la première cause de handicap acquis de l’adulte, et la première cause de mortalité chez les femmes. Néanmoins, il reste très difficile de prédire, en phase aiguë ou subaiguë, l’évolution au long cours chez un patient donné, bien que cela pourrait permettre d’individualiser les prises en charges, notamment rééducatives, afin d’optimiser les perspectives de récupération. De nombreux facteurs prédictifs ont été avancés, allant de la sévérité du déficit initial à la recanalisation artérielle précoce et aux remaniements hémorragiques secondaires. L’intégration de toutes les données disponibles, tant cliniques que radiologiques, est complexe et nécessite une capacité intégrative avancée. Dans ce contexte, les nouveaux outils d’intelligence artificielle (IA), et notamment de machine learning ou de deep learning, pourraient être pertinents pour améliorer la prédiction d’évolution des patients. Nous verrons dans cet article le fonctionnement global des outils d’IA concernés, puis nous intéresserons aux éléments pris en compte, notamment la neuroimagerie, et enfin discuterons les limites actuelles.
In France, around 150,000 strokes occur every year. Strokes are the leading cause of acquired disability in adults, and the leading cause of death in women. Nevertheless, it is still very difficult to predict the long-term course of an individual case in the acute or sub-acute phase, although this could make it possible to personalize treatment, particularly rehabilitation, in order to optimize the prospects of recovery. Numerous predictive factors have been proposed, from initial severity to early arterial recanalization and secondary hemorrhagic remodeling. Integrating all available data, especially clinical and radiological data, is complex and requires advanced integrative skills. In this context, new artificial intelligence (AI) tools, and in particular machine learning or deep learning, could be of interest to improve the prediction of patient outcome. In this article, we will focus on the general functioning of the relevant AI tools, then consider the elements taken into account, particularly neuroimaging data, and discuss current limitations.
{"title":"Intérêt de l’intelligence artificielle pour la prédiction du pronostic post-AVC","authors":"L. Legris , O. Detante , B. Lemasson","doi":"10.1016/j.praneu.2025.01.006","DOIUrl":"10.1016/j.praneu.2025.01.006","url":null,"abstract":"<div><div>En France, environ 150 000 accidents vasculaires cérébraux (AVC) surviennent chaque année. Il s’agit de la première cause de handicap acquis de l’adulte, et la première cause de mortalité chez les femmes. Néanmoins, il reste très difficile de prédire, en phase aiguë ou subaiguë, l’évolution au long cours chez un patient donné, bien que cela pourrait permettre d’individualiser les prises en charges, notamment rééducatives, afin d’optimiser les perspectives de récupération. De nombreux facteurs prédictifs ont été avancés, allant de la sévérité du déficit initial à la recanalisation artérielle précoce et aux remaniements hémorragiques secondaires. L’intégration de toutes les données disponibles, tant cliniques que radiologiques, est complexe et nécessite une capacité intégrative avancée. Dans ce contexte, les nouveaux outils d’intelligence artificielle (IA), et notamment de <em>machine learning</em> ou de <em>deep learning</em>, pourraient être pertinents pour améliorer la prédiction d’évolution des patients. Nous verrons dans cet article le fonctionnement global des outils d’IA concernés, puis nous intéresserons aux éléments pris en compte, notamment la neuroimagerie, et enfin discuterons les limites actuelles.</div></div><div><div>In France, around 150,000 strokes occur every year. Strokes are the leading cause of acquired disability in adults, and the leading cause of death in women. Nevertheless, it is still very difficult to predict the long-term course of an individual case in the acute or sub-acute phase, although this could make it possible to personalize treatment, particularly rehabilitation, in order to optimize the prospects of recovery. Numerous predictive factors have been proposed, from initial severity to early arterial recanalization and secondary hemorrhagic remodeling. Integrating all available data, especially clinical and radiological data, is complex and requires advanced integrative skills. In this context, new artificial intelligence (AI) tools, and in particular machine learning or deep learning, could be of interest to improve the prediction of patient outcome. In this article, we will focus on the general functioning of the relevant AI tools, then consider the elements taken into account, particularly neuroimaging data, and discuss current limitations.</div></div>","PeriodicalId":53613,"journal":{"name":"Pratique Neurologique - FMC","volume":"16 1","pages":"Pages 56-61"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2025-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"143592218","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"OA","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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