Les deux démences neurodégénératives les plus courantes sont la maladie d’Alzheimer (MA) et la démence à corps de Lewy (DCL). Il y a souvent un chevauchement des symptômes entre ces deux maladies, ce qui peut rendre les diagnostics difficiles. Bien que les biomarqueurs dans le prélèvement de liquide céphalo-rachidien et la neuroimagerie soient les biomarqueurs diagnostiques les mieux validés, ils peuvent être invasifs, longs et coûteux. Des chercheurs au Japon ont découvert que les caractéristiques du processus de dessin des patients peuvent faire la distinction entre les patients atteints de MA et de DLB, offrant un outil de dépistage bon marché, non invasif et rapide.
Récemment, une analyse des tests de dessin s’est avérée utile pour l’identification de la maladie d’Alzheimer ainsi que de la maladie de Parkinson, une autre forme de troubles du spectre à corps de Lewy. Cependant, aucune enquête de ce type n’a eu lieu pour l’identification de DLB ni la différenciation entre AD et DLB. Des chercheurs de l’Université de Tsukuba et d’IBM Research ont entrepris d’étudier ce qui pourrait être réalisé pour la prise de décision diagnostique en combinant les données obtenues à partir de ces tests de dessin avec des approches d’apprentissage automatique.
À l’aide d’une tablette électronique et d’un stylo, les patients atteints de MA et de DLB et les témoins sains ont rempli des versions numériques de tests de dessin conventionnels, tels que dessiner un cadran d’horloge et faire face à des motifs de pentagone. Ils ont constaté que les patients DLB présentaient des différences par rapport aux témoins sains dans les caractéristiques liées à la vitesse, à la pression et à la pause, tandis que les patients AD présentaient des différences uniquement dans les caractéristiques liées à la pause. Ces différences discriminatives dans les caractéristiques caractérisant le processus de dessin reflétaient les déficiences cognitives et motrices dans AD et DLB. Ces fonctionnalités ont été combinées dans un modèle d’apprentissage automatique pour classer les patients en fonction de leurs profils de dessin. Le modèle a discriminé les trois groupes avec une grande précision, et surtout, les patients AD des patients LBD.
Fait intéressant, différentes tâches de dessin ont joué un rôle déterminant dans la classification des différentes paires de ces trois groupes de diagnostic. Il s’agit de la première étude à mettre en évidence l’utilité de combiner plusieurs tâches de dessin pour permettre à la fois l’identification et la différenciation de l’AD et du DLB. »
Professeur Tetsuaki Arai, auteur principal
Des études antérieures ont suggéré que les déficits visuo-spatiaux des patients AD et DLB reflètent des caractéristiques neuropathologiques spécifiques de la maladie. Par conséquent, la prochaine étape de l’équipe consiste à explorer les biomarqueurs pathologiques, qui, selon le professeur Arai, « peuvent révéler des signatures uniques de troubles du dessin qui reflètent des pathologies sous-jacentes dans la MA et la DLB ».
Il est important de noter que l’approche proposée peut être facilement intégrée à la pratique clinique. Des appareils numériques de qualité commerciale sont facilement disponibles pour collecter les données de dessin des patients, de sorte que les cliniciens peuvent utiliser cet outil hautement réalisable, facile à utiliser et économique pour améliorer la prise de décision diagnostique dans la démence sans modifier de manière significative leurs routines actuelles.
Ce travail a été soutenu par la Japan Society for the Promotion of Science, KAKENHI (subvention 19H01084). Le bailleur de fonds n’a joué aucun rôle actif ni dans l’investigation scientifique ni dans le rapport de l’étude.
