- La démence touche plus de 55 millions de personnes dans le monde et coûte environ 1,3 billion de dollars par an.
- La forme la plus courante de démence, la maladie d’Alzheimer, touche 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 considérés comme des changements normaux dus au vieillissement.
- Maintenant, une nouvelle étude a développé un cadre d’apprentissage en profondeur qui peut identifier le risque de passer d’une déficience cognitive légère à la maladie d’Alzheimer.
En 2019, selon le
D’ici 2050, l’étude prévoit que leur nombre sera passé à plus de 150 millions. Et la plupart de ces personnes seront atteintes de la maladie d’Alzheimer.
Le coût de la démence est énorme, mettant à rude épreuve les systèmes de soins et les familles. Dans le monde, les coûts annuels sont estimés à
Jusqu’à récemment, les traitements disponibles pouvaient atténuer les symptômes, mais aucun ne pouvait ralentir ou arrêter la progression de la maladie.
Sommaire
Un diagnostic précoce pour assurer l’efficacité du traitement
De nouveaux traitements par anticorps monoclonaux pour la maladie d’Alzheimer, tels que le lecanemab, l’aducanumab et le donanemab, ont été salués comme les premiers traitements modificateurs de la maladie.
Ils peuvent effacer le
Cependant, ces traitements ne sont efficaces que s’ils sont administrés tôt dans l’évolution de la maladie. Et c’est là que réside le problème, car le diagnostic actuel, selon l’Association Alzheimer, repose en grande partie sur la documentation du déclin mental, et la maladie est rarement diagnostiquée avant que des dommages importants au cerveau ne se soient produits.
Les biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer, tels que
Le Dr Emer MacSweeney, PDG et neuroradiologue consultant chez Re:Cognition Health, a souligné l’importance d’un diagnostic précoce :
« Avec le succès récent et très attendu des essais cliniques internationaux de nouveaux traitements modificateurs de la maladie d’Alzheimer et l’approbation par la FDA de l’aducanumab et du lecanemab ; il est de plus en plus impératif de développer des évaluations peu coûteuses et omniprésentes pour identifier les personnes précoces à risque de développer un déclin cognitif progressif, en raison de la maladie d’Alzheimer.
Déficience cognitive légère et risque de démence
De nombreuses personnes souffrent de troubles cognitifs légers en vieillissant, mais
Une approche de diagnostic consiste à identifier les personnes atteintes de troubles cognitifs légers qui sont les plus à risque d’évoluer vers la maladie d’Alzheimer.
C’est exactement ce qu’a fait une nouvelle étude en développant un cadre d’apprentissage en profondeur qui peut stratifier les personnes atteintes de troubles cognitifs légers 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, non impliqué dans cette recherche, a salué l’étude.
« Si ce travail est validé dans des cohortes plus importantes et plus diversifiées, il aidera les cliniciens à prédire la conversion des stades précoces aux stades ultérieurs de la maladie. Ceci est important car une détection précoce et un diagnostic précis permettront aux gens de profiter des traitements nouveaux et émergents de la maladie d’Alzheimer plus tôt dans l’évolution de la maladie », a-t-il déclaré. Nouvelles médicales aujourd’hui.
Une nouvelle façon de détecter les changements subtils du cerveau
Les chercheurs qui ont mené la nouvelle étude ont utilisé les données de l’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) et du National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC).
Tous les participants dont les données ont été incluses dans l’étude avaient une déficience cognitive légère. Les chercheurs ont utilisé des images par résonance magnétique (IRM) et des biomarqueurs du LCR pour diagnostiquer une déficience cognitive légère et la maladie d’Alzheimer, ainsi que des données post-mortem pour confirmer ces diagnostics.
Ils ont séparé les personnes atteintes de troubles cognitifs légers en groupes en fonction de leurs niveaux d’amyloïde dans le liquide cérébral. Ils ont ensuite étudié les modèles de volume de matière grise au sein de ces groupes pour identifier les groupes à risque.
Les radiologues ont analysé les IRM pour identifier la présence et l’étendue de l’atrophie dans un certain nombre de régions. Atrophie cérébrale
Les chercheurs ont ensuite développé des modèles d’apprentissage en profondeur pour prédire la progression d’une déficience cognitive légère vers la maladie d’Alzheimer.
Ils ont ensuite lié les prédictions de leur modèle à des preuves biologiques, confirmant les diagnostics d’Alzheimer avec des données post-mortem.
L’auteur correspondant, le Dr Vijaya B. Kolachalama, professeur agrégé de médecine à la Chobanian & Avedisian School of Medicine de l’Université de Boston, a expliqué
«Nous avons utilisé des réseaux de neurones profonds basés sur la survie en conjonction avec une IRM structurelle à traitement minimal, une technique non invasive largement disponible. De plus, en utilisant des méthodes d’apprentissage en profondeur 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 des régions particulièrement important pour prédire un risque accru de progression.
Le Dr Griffin a été encouragé par les résultats de l’étude : « La maladie d’Alzheimer tue 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 à même d’identifier ces changements subtils dans les régions cérébrales affectées, elles peuvent aider à améliorer la précision de la prédiction de la conversion aux 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’innovation utilisant l’apprentissage automatique des 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 de la prévision du risque de progression individualisé chez les personnes atteintes de troubles cognitifs légers pourrait être utile dans les contextes cliniques et de recherche qui ont accès à des données de neuroimagerie structurelle collectées en routine.
Tout en saluant les résultats, le Dr Griffin a ajouté une mise en garde : « Les cohortes utilisées pour établir ces modèles ne sont pas représentatives de nos diverses communautés qui sont 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 technologies émergentes n’aggravent pas les disparités existantes en matière de soins de santé. En tant que tels, ces modèles doivent être formés sur des cohortes plus importantes et plus diversifiées avant de pouvoir être appliqués à grande échelle », a-t-il ajouté.
Cependant, le Dr MacSweeney était optimiste que cette approche innovante pourrait aider à des diagnostics plus précoces.
« Malheureusement, des millions de personnes sont atteintes de cette maladie, et la création d’innovations à l’intersection de la pathologie, de la neurologie et de l’informatique est une voie très prometteuse pour résoudre ce problème gigantesque », a-t-elle déclaré. MNT.
