Lorsqu’une forme de démence, telle que la maladie d’Alzheimer, commence à se manifester, elle se traduit souvent par de petites perturbations dans la vie quotidienne : oublis, confusions, désorientation, ou encore troubles de l’humeur, selon les spécialistes.
En réponse, les médecins proposent généralement un dépistage via des tests neuropsychologiques évaluant divers aspects de la mémoire et des tâches simples, en plus d’examens d’imagerie médicale. Cependant, une nouvelle étude de l’Université Queen Mary de Londres, publiée le 6 juin 2024 dans la revue Nature Mental Health, pourrait transformer ce processus de dépistage. Grâce à l’utilisation de l’IRM fonctionnelle (IRMf), les chercheurs seraient en mesure de prédire l’apparition de la maladie avec une précision de plus de 80 %, jusqu’à neuf ans avant l’apparition des premiers symptômes.
Un test prédictif pour détecter les changements cérébraux
Pour cette étude, les chercheurs ont analysé des IRMf de plus de 1 100 volontaires issus de la UK Biobank, une ressource de recherche contenant des données génétiques et sanitaires de 500 000 participants britanniques. Ils ont estimé la connectivité effective entre dix régions du cerveau, se concentrant sur le “réseau en mode par défaut” (DMN), la première zone neuronale affectée par la maladie d’Alzheimer. Une « valeur de probabilité de démence » a été attribuée à chaque participant en fonction de l’efficacité des connexions cérébrales. Les résultats ont révélé que le modèle prédisait avec précision l’apparition de la démence jusqu’à neuf ans avant un diagnostic officiel, avec une précision supérieure à 80 %.
Une imagerie médicale pour anticiper le diagnostic
Pour les patients ayant développé une démence, le même modèle a pu prédire avec une marge d’erreur de deux ans le délai avant le diagnostic. Les chercheurs ont également exploré si les changements dans le DMN pouvaient être attribués à des facteurs de risque de démence, comme la génétique. Leur analyse a montré une forte association entre le risque de maladie d’Alzheimer et les changements de connectivité dans cette zone neuronale. Ils ont également noté que l’isolement social, un facteur de risque connu, affectait cette connexion. “Grâce à ces techniques d’analyse avec de grands ensembles de données, nous pouvons identifier les personnes à haut risque de démence et comprendre quels facteurs de risque environnementaux contribuent à cette vulnérabilité”, a déclaré le Dr Samuel Ereira, auteur principal de l’étude.
Une méthode de détection rapide et un espoir de ralentir la progression
“L’IRMf est un outil non-invasif qui nécessite environ six minutes pour collecter les données nécessaires”, explique le Dr Ereira. Elle pourrait être intégrée aux procédures diagnostiques existantes, notamment là où l’IRM est déjà utilisée. Cette recherche représente une avancée majeure, car bien qu’il n’existe pas de traitement curatif pour la maladie d’Alzheimer, il est possible de ralentir sa progression, surtout avec un diagnostic précoce, rappelle l’Institut Pasteur. Toutefois, les chercheurs admettent avoir utilisé des critères d’exclusion stricts pour garantir des données de haute qualité pour l’entraînement des modèles, mais ils espèrent que des recherches futures pourront évaluer efficacement des données moins évidentes.
Neila M
