Un cerveau numérique pour prédire Alzheimer

Un cerveau numérique pour prédire Alzheimer
Les chercheurs en neuro-informatique créent un cerveau numérique de la maladie d'Alzheimer

Un modèle prédisant la survenue de la maladie d’Alzheimer est en cours de conception l’Institut du cerveau et de la Moelle épinière à Paris.

Dans le futur, un patient ayant une problème de mémoire pourrait ressortir de chez son neurologue en connaissant son risque de développer la maladie d’Alzheimer… et même quand elle surviendra !

Tel est l’objectif du projet Dynamo (DYNAmic Models), mené par Stanley Durrleman, responsable du centre de neuro-informatique (équipe ARAMIS) au sein de l’Institut du cerveau et de la Moelle épinière (ICM) à Paris et du Professeur Harald Hampel, neurologue et psychiatre à l’Institut de la mémoire et de la maladie d’Alzheimer  (CHU La Pitié Salpétrière, Paris). Leur but : créer un modèle numérique de l’évolution du cerveau au cours de la maladie afin de fournir aux soignants un outil de médecine personnalisée et prédictive.

Pour rappel, la maladie d’Alzheimer est une maladie neurodégénérative qui touche 225 000 nouveaux cas par an en France. Causée par l’agrégation progressive de deux protéines anormales dans le cerveau (Amyloïde-A-béta et P-Tau), elle présente une phase silencieuse (sans symptômes) qui peut durer de 10 à 15 ans jusqu’à l’arrivée des premiers signes cliniques (perte de mémoire, de repères, troubles cognitifs) survenant en majorité après 65 ans.

Aujourd’hui, on ne sait diagnostiquer la maladie qu’après l’apparition des tout premiers symptômes, c’est-à-dire au moins une décennie après que la pathologie cérébrale a débuté. Ce qui serait la raison de l’échec des traitements testés lors des essais cliniques, prescrits trop tardivement pour enrayer le processus.

Selon les chercheurs, l’idéal serait donc de repérer la maladie bien avant qu’elle ne se déclare cliniquement pour pouvoir agir plus précocement. Pour ce faire, l’équipe de Dynamo a accès aux données médicales de milliers de patients (imagerie, tests biologiques, génétiques, tests neuropsychologiques)  de la cohorte publique américaine ADNI, composée de près de 1500 malades à différents stades de la maladie d’Alzheimer. Mais aussi celles de 350 volontaires de la cohorte française Insight (CHU Pitié Salpétrière, Paris), âgés de 55 à 90 ans, non malades au départ mais exprimant une plainte mnésique et dont certains individus seulement développeront une maladie d’Alzheimer.

Au total, plusieurs gigaoctets de données par patient ! « C’est le matériau brut , explique Stanley Durrleman, chaque patient raconte un morceau de l’histoire de la maladie. A nous de recoller les morceaux en développant des algorithmes pour créer un continuum. » Au final, cela donnera un cerveau numérique évoluant selon l’histoire naturelle de la maladie. Une sorte de « timelapse » cérébral !

Mais de là à équiper les cabinets médicaux, il y a un grand pas qu’il faudra plusieurs années pour franchir. « Une fois ce cerveau numérique construit, il faudra personnaliser ce modèle afin qu’il puisse s’adapter à chaque patient, en développant de nouveaux outils mathématiques, précise Stanley Durrleman. Puis adapter l’outil à la pratique clinique routinière, notamment en répondant à des questions éthiques : Que dit-on au patient ? Comment informe-t-on sa famille ? »

En l’absence actuelle de traitement, l’information précoce peut paraitre effrayante et vaine, mais pour les chercheurs et médecins, les avantages sont clairs.  Pour le Pr Hampel, cela permettrait une prise en charge précoce pour le patients et sa famille, comprenant des mesures de prévention pour reculer la survenue des premiers symptômes.

Une prévention qui peut s’avérer cruciale. « Si l’on repoussait actuellement de cinq ans l’apparition de la maladie d’Alzheimer , on diviserait le nombre de patients atteints par deux !  » précise le Pr Hampel. En effet,  les premiers symptômes apparaissant après 80 ans pour les ¾ des patients (étude Paquid, Inserm). Les retarder pourrait pouvoir dire… les éviter !

 

Elena Sender

Source: sciencesetavenir.fr

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