En confirmant les troubles cognitifs avant de commander des analyses de sang amyloïde, cette approche en deux étapes réduit les faux positifs, rationalise les références et rapproche le diagnostic de la maladie d'Alzheimer des cliniques quotidiennes.
Étude : Détection en soins primaires de la maladie d'Alzheimer à l'aide d'un test cognitif numérique auto-administré et de biomarqueurs sanguins. Crédit d'image : Orawan Pattarawimonchai/Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Médecine naturelledes chercheurs suédois et américains ont évalué si une brève batterie cognitive numérique auto-administrée, seule ou combinée à un panel de biomarqueurs amyloïdes sanguins, détecte avec plus de précision les troubles cognitifs et la maladie d'Alzheimer (MA) clinique en soins primaires qu'en soins standards.
Sommaire
Arrière-plan
Une personne âgée sur trois s’inquiète de la perte de mémoire, mais nombre d’entre elles ne reçoivent jamais de diagnostic précis et en temps opportun. La MA est la principale cause de démence, due aux dépôts de bêta-amyloïde (Aβ), à l’agrégation de tau et à la neurodégénérescence. Les stades précoces comme le déclin cognitif subjectif (SCD) et les troubles cognitifs légers (MCI) échappent souvent à de brefs tests papier tels que le mini-examen de l'état mental (MMSE) ou l'évaluation cognitive de Montréal (MoCA), en particulier dans les cliniques précipitées. Le liquide céphalorachidien (LCR) ou la tomographie par émission de positons amyloïdes (TEP) peuvent confirmer une pathologie, mais ces méthodes sont invasives, coûteuses ou rares. Les tests sanguins comme le tau 217 phosphorylé (p-tau217) sont prometteurs, mais les probabilités pré-test varient considérablement en soins primaires, la positivité amyloïde étant généralement plus faible dans les cas de SCD et plus élevée dans les cas de MCI ou de démence, influençant la valeur prédictive positive (VPP). Les directives internationales mettent de plus en plus l’accent sur des flux de travail en deux étapes qui confirment la déficience avant les tests de biomarqueurs. Des recherches plus approfondies devraient valider des voies de première ligne efficaces, précises et évolutives.
À propos de l'étude
Les enquêteurs ont formé et validé BioCog, une batterie de tests auto-administrés sur comprimés, dans deux cohortes suédoises. Une cohorte de soins secondaires de l'étude BioFINDER-2 (ClinicalTrials.gov NCT03174938) a été utilisée pour créer des modèles de régression logistique et établir des seuils ; une cohorte indépendante de soins primaires provenant de 19 cliniques de l'étude BioFINDER-Primary Care (NCT06120361) a servi à une validation externe. BioCog comprenait une liste de dix mots (trois rappels immédiats, un rappel retardé et une reconnaissance retardée), une tâche de vitesse de traitement cognitif et des éléments liés à l'orientation dans le temps. La déficience cognitive objective a été définie à l'aide de la batterie répétable pour l'évaluation de l'état neuropsychologique (RBANS) ; en soins secondaires, un proxy pour le RBANS provenant de tests neuropsychologiques similaires a été utilisé.
La sélection du modèle a utilisé l'élimination récursive des caractéristiques avec le critère d'information d'Akaike (AIC) et l'aire caractéristique de fonctionnement du récepteur sous la courbe (AUC) pour les performances. Des schémas à un et deux seuils ont été prédéfinis ; ce dernier a créé une zone intermédiaire à résoudre par une évaluation plus approfondie. Deux seuils de probabilité BioCog (0,332 et 0,769) ont été choisis pour cibler une sensibilité de 95 % et une spécificité de 95 %. Les médecins de soins primaires (PCP) ont effectué des évaluations standard, notamment le MMSE, le MoCA, la tomodensitométrie et le jugement clinique. Un flux de travail en deux étapes a été testé : l'étape 1 impliquait BioCog pour détecter une déficience ; L'étape 2 impliquait un panneau plasma (PrecivityAD2) générant le score de probabilité amyloïde-2 (APS2) à partir de Aβ42, Aβ40, p-tau217 et non-p-tau217. Les analyses de sensibilité ont utilisé le score global Clinical Dementia Rating (CDR) ≥0,5 comme référence alternative en matière de déficience.
Comparaison d'un flux de travail de diagnostic basé sur des tests numériques et des biomarqueurs sanguins à l'évaluation clinique standard actuelle dans la cohorte de soins primaires. Des comparaisons ont été effectuées sur un sous-ensemble d'individus avec toutes les données existantes disponibles (n = 365 ; voir le tableau supplémentaire 17 pour les caractéristiques détaillées de la population). un. Notre flux de travail en deux étapes proposé pour les soins primaires comprend l'étape 1, le détection des troubles cognitifs à l'aide du BioCog, suivie de l'étape 2, une évaluation des biomarqueurs sanguins pour évaluer si une pathologie de la MA est présente chez les personnes ayant une déficience cognitive. bÉvaluation du workflow à l'aide de notre BioCog6 modèle pour l’étape 1 et le biomarqueur plasmatique APS2 pour l’étape 2 (vert). Le flux de travail a été comparé à une évaluation clinique standard réalisée par les PCP dans laquelle le médecin évalue à la fois si le patient souffrait de déficience cognitive (MCI ou démence) et si la déficience était causée par la MA (sans aucun biomarqueur) (PCPANNONCEorange), et contre un workflow utilisant uniquement le biomarqueur plasmatique APS2 sans aucune évaluation cognitive (rouge). Les barres d'erreur indiquent un IC à 95 %, le point central correspondant à la valeur moyenne. Crédit : Images dans un adapté de NIAID NIH BIOART (https://bioart.niaid.nih.gov).
Résultats de l'étude
Dans les soins secondaires (n = 223 ; âge moyen 73 ans), le meilleur modèle à six variables (BioCog6 : rappel retardé, vitesse de traitement correcte, performances de rappel immédiat, durée totale, âge et reconnaissance retardée) a atteint une ASC de 0,96 et une précision de 89 % pour les troubles cognitifs objectivement vérifiés à un seul seuil. Une approche à deux seuils a atteint une précision de 96 % avec 18 % des participants dans une zone intermédiaire nécessitant un suivi. La psychométrie a soutenu la faisabilité et la validité : de fortes corrélations convergentes avec des analogues papier, de faibles corrélations divergentes avec des domaines non liés, un temps d'exécution moyen d'environ 11 minutes et seulement environ 2 % signalant des difficultés avec les instructions.
La validation externe en soins primaires (n = 403 ; âge moyen 77 ans) a montré une ASC BioCog6 de 0,93 et une précision de 85 % (valeur prédictive positive (VPP) 87 %, valeur prédictive négative (VPN) 83 %, sensibilité 88 %, spécificité 82 %) en utilisant un seuil, surpassant significativement l'évaluation PCP (précision 73 %) basée sur les tests et l'imagerie habituels. Avec deux seuils reportés de la formation, la précision est passée à 90 % (PPV 91 %, NPV 89 %) avec un groupe intermédiaire de 18 %. Les comparaisons directes ont favorisé BioCog6 par rapport à MMSE, MoCA, Mini-Cog et à l'apprentissage par paires d'associés de la Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), à la fois dans les analyses à un seuil et, le cas échéant, dans les analyses à deux seuils, même après ajustements démographiques.
De manière critique, le flux de travail en deux étapes adapté aux soins primaires, BioCog d'abord, puis les tests sanguins uniquement pour les personnes objectivement altérées, a identifié la MA clinique vérifiée par un biomarqueur (déficience due à la MA par consensus d'experts avec le soutien du LCR ou de l'Aβ-PET) avec une précision de 90 % (VPP 83 %, VPN 93 %, spécificité 92 %, sensibilité 84 %). Cela a surpassé les voies utilisant uniquement le PCP (précision de 70 %) et a surpassé les tests sanguins seuls (précision de 80 %), qui ont montré un taux de faux positifs d'environ 17 % lorsqu'ils étaient utilisés sans filtre de déficience. L’utilisation de deux seuils pour BioCog et APS2 a augmenté la précision à 95 % avec une zone intermédiaire plus grande (environ 30 %), mettant l’accent sur un compromis entre certitude et références indéterminées. Les résultats étaient précis lors de la substitution du CDR ≥0,5 au RBANS (les paramètres primaires ont légèrement baissé mais sont restés élevés) et lors de la suppression de l'âge du modèle BioCog.
L'interprétation se concentre sur la probabilité pré-test : parce que seules les personnes atteintes de déficience cognitive (et non de SCD) sont éligibles aux immunothérapies ciblant l'Aβ récemment mises en œuvre, un filtre frontal efficace qui confirme la déficience avant que les biomarqueurs sanguins ne réduisent les faux positifs, améliore la PPV et s'aligne sur les recommandations internationales et le profil de produit préféré de l'Organisation mondiale de la santé pour les tests sanguins. La livraison numérique standardise l'administration, capture les fonctionnalités de synchronisation au-delà des scores bruts et minimise le temps du personnel, ce qui constitue un avantage pour les cliniques occupées confrontées à une demande croissante. Cependant, les auteurs préviennent que BioCog doit compléter, et non remplacer, le jugement clinique et que la validation dans d'autres langues, cultures et contextes longitudinaux est toujours nécessaire.
Conclusions
Cette preuve de concept démontre qu'une brève batterie cognitive numérique auto-administrée peut identifier avec précision une déficience cognitive objective en soins primaires. Lorsqu’il est suivi d’un panel ciblé de biomarqueurs sanguins, il peut diagnostiquer la MA clinique avec une précision nettement supérieure à celle des soins standards actuels. L’approche progressive « test puis sang » améliore la certitude du diagnostic, réduit les références inappropriées et donne la priorité aux candidats aux thérapies ciblant l’Aβ. Bien que la généralisabilité au-delà des contextes suédois et l'utilité longitudinale nécessitent des études plus approfondies, la voie est pratique, évolutive et conforme aux directives internationales : confirmez d'abord la déficience, puis utilisez des biomarqueurs sanguins pour déduire une pathologie amyloïde, mettant ainsi des diagnostics plus précoces et plus fiables à la portée des cliniques de routine.
