L’équipe de recherche PHARes Recherche translationnelle en santé des populations du BPH a développé un nouvel algorithme prometteur pour aider au dépistage précoce de la maladie d’Alzheimer. Cette avancée s’inscrit dans un contexte de recherche active sur la détection précoce de cette maladie neurodégénérative.

 

 

 

 

 

 

Développement de l’algorithme et modélisation

 

Lisa Le Scouarnec, épidémiologiste et biostatisticienne, doctorante dans l’équipe dirigée par Carole Dufouil et au Centre d’Investigation Clinique de Bordeaux (CIC 1401 Inserm/CHU de Bordeaux) a utilisé les données de la cohorte Memento, qui comprend 2 323 patients présentant des troubles cognitifs légers. 

 

 

 

 

L’équipe a testé six modèles prédictifs sur un échantillon de 853 participants, intégrant des données sociodémographiques, cognitives, et des marqueurs spécifiques de la maladie d’Alzheimer.

 

 

Les résultats et la validation

 

Deux modèles se sont révélés particulièrement efficaces pour prédire un seuil pathologique de dépôts amyloïdes dans le cerveau :

1. Un modèle incluant le statut du gène de l’apolipoprotéine E
2. Un modèle utilisant des biomarqueurs sanguins

Ces modèles ont été validés dans une seconde cohorte, l’Amsterdam Dementia Cohort, confirmant leur pertinence et leur potentiel de généralisation.

 

 

Quelles applications ?

 

Bien que moins précis que les examens traditionnels (imagerie ou ponction lombaire), ce nouvel outil d’aide à la décision vise à optimiser le diagnostic en permettant d’éviter des examens complémentaires chez environ 30% des personnes dans une population similaire à la cohorte Memento. Il offre une alternative moins invasive et plus accessible aux méthodes actuelles de dépistage.

 

 

Quelles perspectives ?

 

L’équipe continue d’améliorer les performances de cet outil en testant l’ajout de nouveaux biomarqueurs sanguins, notamment pTau17. L’objectif à long terme est de proposer une méthode de dépistage facile et rapide à mettre en œuvre, qui pourrait remplacer les techniques actuelles plus invasives et coûteuses.

Cette avancée s’inscrit dans un effort global de recherche sur la détection précoce de la maladie d’Alzheimer, avec d’autres équipes travaillant sur des approches similaires utilisant l’intelligence artificielle et l’imagerie médicale.

 

 

 

La cohorte Memento lancée en 2011 inclus des patients qui consultaient en raison d’un trouble cognitif léger ou d’une plainte cognitive subjective dans les Centres Mémoire de ressources et recherche (CMRR) . Ils ont accepté d’être suivis pendant cinq ans, pour permettre aux scientifiques de rechercher chez eux des déterminants et d’éventuels signes précurseurs de la maladie d’Alzheimer.

Dans ce but, un recueil homogène et standardisé de données sociodémographiques, biologiques, cliniques, et d’imagerie (IRM), a été réalisé pour chaque participant.

 

 

Lire le communiqué de presse de l’Inserm 

 

Lire l’article :

L. Le Scouarnec et coll. Development and assessment of algorithms for predicting brain amyloid positivity in a population without dementia. Alz Res Therapy, 11 octobre 2024 ;  doi:10.1186/s13195-024–01595‑5