De la légère déficience cognitive à la maladie d’Alzheimer prédire le risque
Prédire le risque de la maladie d'Alzheimer, de la déficience cognitive légère.
Partager sur Pinterest- La démence touche plus de 55 millions de personnes dans le monde, coûtant environ 1,3 billion de dollars par an.
- La forme la plus courante de démence, la maladie d’Alzheimer, affecte jusqu’à 70% de ces personnes.
- Les nouveaux traitements sont plus efficaces s’ils sont commencés tôt dans la progression de la maladie, mais le diagnostic est difficile à ce stade car les premiers symptômes sont souvent ignorés comme des changements normaux dus au vieillissement.
- Une nouvelle étude a développé un cadre d’apprentissage profond qui peut identifier le risque de progression de la déficience cognitive légère à la maladie d’Alzheimer.
En 2019, selon l’Étude mondiale sur la charge des maladies, les blessures et les facteurs de risque, environ 57,4 millions de personnes dans le monde étaient atteintes de démence.
D’ici 2050, l’étude prévoit que ce nombre aura augmenté pour dépasser les 150 millions. Et la plupart de ces personnes auront la maladie d’Alzheimer.
Le coût de la démence est énorme, mettant une énorme pression sur les systèmes de soins et les familles. Dans le monde entier, les coûts annuels sont estimés à 1,3 billion de dollars par an.
Jusqu’à récemment, les traitements disponibles pouvaient soulager les symptômes, mais aucun ne pouvait ralentir ou arrêter la progression de la maladie.
Un diagnostic précoce pour assurer l’efficacité du traitement
Les nouveaux traitements par anticorps monoclonaux pour la maladie d’Alzheimer, tels que lecanemab, aducanumab et donanemab, ont été salués comme les premiers traitements modifiant la maladie.
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Ils peuvent éliminer les plaques amyloïdes qui s’accumulent dans le cerveau et sont considérées comme responsables de la plupart des symptômes de la maladie.
Cependant, ces traitements sont efficaces uniquement s’ils sont administrés tôt dans le cours de la maladie. Et c’est là que réside le problème, car le diagnostic actuel, selon l’Association Alzheimer, repose principalement sur la documentation du déclin mental, et la maladie est rarement diagnostiquée avant que des dommages importants au cerveau ne se produisent.
Les biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer, tels que les protéines amyloïdes et tau, peuvent être détectés dans le liquide céphalorachidien (LCR), mais ce test invasif et coûteux n’est pas entièrement fiable.
La recherche a suggéré que ces biomarqueurs peuvent également être détectés dans le plasma sanguin, mais il faudra du temps avant que ces tests puissent être utilisés dans la pratique clinique.
Le Dr Emer MacSweeney, PDG et consultant neuroradiologue chez Re:Cognition Health, a souligné l’importance d’un diagnostic précoce, déclarant :
« Avec les récents succès très attendus des essais cliniques internationaux pour de nouveaux traitements modifiant la maladie pour la maladie d’Alzheimer et l’approbation de la FDA pour aducanumab et lecanemab, il est de plus en plus impératif de développer des évaluations peu coûteuses et omniprésentes pour identifier les personnes à risque de développer un déclin cognitif progressif dû à la maladie d’Alzheimer. »
Déficience cognitive légère et risque de démence
De nombreuses personnes éprouvent une légère déficience cognitive en vieillissant, mais la majorité d’entre elles ne développeront pas la maladie d’Alzheimer.
Une approche du diagnostic consiste à identifier les personnes atteintes d’une légère déficience cognitive les plus à risque de développer la maladie d’Alzheimer.
Une nouvelle étude a fait exactement cela – développant un cadre d’apprentissage profond qui peut stratifier les personnes atteintes d’une légère déficience cognitive en fonction de leur risque de progression vers la maladie d’Alzheimer. La recherche est publiée dans iScience.
Le Dr Percy Griffin, directeur de l’engagement scientifique de l’Association Alzheimer, n’a pas participé à cette recherche, mais a salué l’étude.
« Si ces travaux sont validés auprès de cohortes plus importantes et plus diversifiées, ils aideront les cliniciens à prédire la conversion des stades précoces aux stades ultérieurs de la maladie. Cela est important car la détection précoce et le diagnostic précis permettront aux personnes de bénéficier des nouveaux traitements émergents pour la maladie d’Alzheimer plus tôt dans le cours de la maladie », a-t-il déclaré à Medical News Today.
Une nouvelle façon de détecter les changements subtils du cerveau
Les chercheurs qui ont mené la nouvelle étude ont utilisé des données de l’Initiative neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer (ADNI) et du Centre national de coordination de la maladie d’Alzheimer (NACC).
Tous les participants dont les données ont été incluses dans l’étude présentaient une légère déficience cognitive. Les chercheurs ont utilisé des images par résonance magnétique (IRM) et des biomarqueurs du LCR pour diagnostiquer la légère déficience cognitive et la maladie d’Alzheimer, ainsi que des données post-mortem pour confirmer ces diagnostics.
Ils ont séparé les individus atteints de troubles cognitifs légers en groupes en fonction de leurs niveaux d’amyloïde dans le liquide cérébral. Ils ont ensuite étudié les schémas de volume de matière grise au sein de ces groupes pour identifier les groupes à risque.
Les radiologistes ont analysé les images par résonance magnétique (IRM) pour identifier la présence et l’étendue de l’atrophie dans plusieurs régions. L’atrophie cérébrale est associée à la progression des troubles cognitifs légers vers la maladie d’Alzheimer.
Les chercheurs ont ensuite développé des modèles d’apprentissage profond pour prédire la progression des troubles cognitifs légers vers la maladie d’Alzheimer.
Ils ont ensuite relié leurs prédictions de modèle à des preuves biologiques, confirmant les diagnostics de la maladie d’Alzheimer avec des données post-mortem.
Le Dr Vijaya B. Kolachalama, auteur correspondant et professeur agrégé de médecine à la Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, a expliqué :
“Nous avons utilisé des réseaux neuronaux profonds basés sur la survie, en conjonction avec une IRM structurelle à traitement minimal, une technique largement disponible et non invasive. De plus, en utilisant des méthodes d’apprentissage profond de pointe en conjonction avec SHapley Additive exPlanations (SHAP), une méthode basée sur la théorie des jeux coopératifs et utilisée pour augmenter la transparence et l’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique, nous avons pu identifier les régions particulièrement importantes pour prédire un risque accru de progression.”
Le Dr Griffin s’est réjoui des résultats de l’étude : “La maladie d’Alzheimer détruit les cellules cérébrales et modifie la structure du cerveau dans plusieurs régions. Aux premiers stades de la maladie, ces changements peuvent être subtils et difficiles à détecter.”
“Parce que les techniques d’apprentissage automatique utilisées dans cet article sont mieux capables d’identifier ces changements subtils dans les régions cérébrales affectées, elles peuvent contribuer à améliorer la précision de la prédiction de la conversion vers les stades ultérieurs de la maladie”, a-t-il ajouté.
Développement prometteur
“La détection précoce des personnes à risque est primordiale et compte tenu de la complexité du cerveau et de cette maladie, l’utilisation de l’apprentissage automatique pour étudier les différentes régions du cerveau sera probablement le meilleur moyen de prédire les personnes les plus à risque”, a déclaré le Dr MacSweeney.
Les auteurs suggèrent que leur approche pratique pour prévoir le risque de progression individualisé chez les personnes atteintes de troubles cognitifs légers pourrait être utile à la fois dans les paramètres cliniques et de recherche qui ont accès à des données d’imagerie cérébrale structurelle collectées de manière routinière.
Le Dr Griffin, tout en saluant les résultats, a ajouté une note de prudence : “Les cohortes utilisées pour établir ces modèles ne sont pas représentatives de nos communautés diverses touchées par la maladie d’Alzheimer et d’autres démences. Cela signifie que les différences raciales et ethniques dans la progression de la maladie peuvent ne pas être prises en compte dans ces modèles.”
“Il est crucial de veiller à ce que les nouvelles technologies n’aggravent pas les disparités existantes en matière de soins de santé. Ainsi, ces modèles doivent être entraînés sur des cohortes plus grandes et plus diversifiées avant de pouvoir être largement appliqués”, a-t-il ajouté.
Cependant, le Dr MacSweeney était optimiste quant à cette approche innovante qui pourrait permettre des diagnostics plus précoces.
“Malheureusement, des millions de personnes sont atteintes de cette maladie, et créer une innovation à l’intersection entre la pathologie, la neurologie et l’informatique est un moyen très prometteur de résoudre ce problème gigantesque”, a-t-elle déclaré à MNT.
