Nicolas Duchateau : un enseignant-chercheur au chevet des maladies cardiaques

Le bon diagnostic d'une pathologie cardiaque repose en grande partie sur l'utilisation de l'imagerie médicale. Fort de ce postulat, Nicolas Duchateau développe depuis plusieurs années des outils mathématiques capables de révéler les défaillances de notre muscle cardiaque. Après des études d'ingénieur en France, à l'issue desquelles il décroche le master Mathématique, vision et apprentissage de l'ENS Paris-Saclay, le scientifique séjourne plusieurs années à l'Universitat Pompeu Fabra de Barcelone. Il y soutient sa thèse en 2012 au sein du département des Technologies de l'Information et de la Communication. Bénéficiant de la collaboration de ce département de recherche avec l’Hospital Clínic de Barcelone, Nicolas Duchateau a très vite l’opportunité de se confronter à la réalité de la recherche clinique. « Grâce à la docteure Marta Sitges, qui dirigeait alors l'équipe imagerie cardiaque de cet établissement hospitalier de renom, j'ai eu la chance de pouvoir travailler sur une variété d’études de pointe que ce groupe de scientifiques mène dans le domaine des pathologies cardiaques », se souvient l'enseignant-chercheur.

Le partenariat aboutit à la réalisation d'atlas statistiques du mouvement et de la déformation cardiaques. Ce travail récompensé par plusieurs prix1 contribue à mieux caractériser l'impact de la thérapie de resynchronisation cardiaque (CRT) chez des patients souffrant d'insuffisance cardiaque. Par la suite, Nicolas Duchateau effectue un post-doctorat à l’Hospital Clínic de Barcelone tout en continuant de collaborer avec l'Universitat Pompeu Fabra. Lors de ces deux dernières années en Catalogne, il contribue au transfert des outils d'aide au diagnostic que sont les atlas statistiques vers le milieu médical. À son retour en France, en 2014, il intègre l'équipe-projet Inria E-Patient : Images, données et mOdèles pour la médecinNe numériquE (EPIONE) du technopôle Sophia-Antipolis. « Mon séjour postdoctoral dans cette équipe en pointe sur le transfert de technologies vers le milieu médical m'a permis d'étoffer le volet méthodologique de ma recherche sur l'analyse d'images médicales », résume Nicolas Duchateau. 

• 1Son travail a été salué en 2010 par le prix du jeune chercheur au congrès médical Euroecho puis en 2014 par le prix de thèse au transfert de connaissance de l'Universitat Pompeu Fabra.

Axés sur l'interdisciplinarité, ses travaux les plus récents combinent désormais les connaissances médicales en cardiologie et en biophysique, avec des approches mathématiques et statistiques. L'apprentissage non-supervisé est plus particulièrement au centre des travaux qu'il mène depuis 2016 au laboratoire CREATIS de Lyon. Contrastant avec la logique du Big Data qui vise à analyser un très grand nombre de données, cette approche s'appuie sur les informations médicales d‘études cliniques réunissant entre une centaine et un millier de patients, parmi lesquelles figurent des données issues de techniques d'imagerie médicale d'avant-garde comme l'échocardiographie 3D ou l'IRM multiparamétrique. « Un fort enjeu de ma recherche est de savoir s'il est possible d'être plus performant en matière d’analyse des images médicales avec moins de données, ou du moins en exploitant de façon plus poussée les données existantes », explique le scientifique. 

En tant que membre junior de l'Institut universitaire de France (IUF), Nicolas Duchateau va avoir l'opportunité d'apporter des réponses concrètes à cet ambitieux sujet d'étude. Son premier objectif : parvenir à une meilleure représentation du continuum des pathologies cardiaques - en particulier l’insuffisance cardiaque et l’infarctus du myocarde -, d'un état normal aux situations les plus graves, en passant par divers stades intermédiaires. « Il s'agit d'établir une stratification des risques associés à une maladie cardiaque à partir d'un corpus d’images médicales préalablement standardisées pour faciliter leur exploitation par des techniques d'intelligence artificielle (I.A.) », souligne-t-il. Une fois croisées avec d'autres traits pathologiques, ces données standardisées devraient permettre au cardiologue ou au radiologue qui les reçoit d'établir un diagnostic suffisamment fiable de la maladie et de mieux suivre son évolution. Le projet développé par Nicolas Duchateau via l'IUF vise également à générer des prédictions transposables à la pratique clinique. Pour relever ce défi qui consiste à enrichir un savoir médical à partir de techniques d'apprentissage issues de l'I.A., l'enseignant-chercheur pourra compter sur son expertise unique en imagerie cardiaque acquise au fil de son riche parcours scientifique.