Une seule scintigraphie cérébrale pourrait diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, selon une étude

La maladie d’Alzheimer pourrait être diagnostiquée à partir d’un seul scanner cérébral, permettant de l’identifier à un stade précoce, selon une nouvelle étude.

La recherche utilise l’intelligence artificielle pour examiner les structures du cerveau, y compris dans des régions qui n’étaient pas associées auparavant à la maladie d’Alzheimer.

Les scientifiques suggèrent que l’avantage de la technique est sa simplicité et le fait qu’elle peut détecter la maladie à ses débuts.

Bien qu’il n’y ait pas de remède contre la maladie d’Alzheimer, un diagnostic précoce permet aux patients d’accéder à de l’aide et à du soutien, de suivre un traitement pour gérer leurs symptômes et de planifier l’avenir.



Actuellement, aucune autre méthode simple et largement disponible ne peut prédire la maladie d’Alzheimer avec ce niveau de précision, donc notre recherche est un pas en avant important

Professeur Eric Aboagye, Imperial College London

Être capable d’identifier avec précision les patients à un stade précoce de la maladie aidera également les chercheurs à comprendre les changements cérébraux qui déclenchent la maladie et soutiendra le développement et les essais de nouveaux traitements.

Le professeur Eric Aboagye, du département de chirurgie et de cancérologie de l’Imperial College de Londres, qui a dirigé la recherche, a déclaré : « Actuellement, aucune autre méthode simple et largement disponible ne peut prédire la maladie d’Alzheimer avec ce niveau de précision, donc notre recherche est un pas en avant important.

« De nombreux patients qui se présentent avec la maladie d’Alzheimer dans les cliniques de la mémoire souffrent également d’autres troubles neurologiques, mais même au sein de ce groupe, notre système pourrait distinguer les patients atteints de la maladie d’Alzheimer de ceux qui n’en avaient pas.

« L’attente d’un diagnostic peut être une expérience horrible pour les patients et leurs familles.

“Si nous pouvions réduire le temps d’attente, simplifier le processus de diagnostic et réduire une partie de l’incertitude, cela aiderait beaucoup.

“Notre nouvelle approche pourrait également identifier les patients à un stade précoce pour des essais cliniques de nouveaux traitements médicamenteux ou des changements de mode de vie, ce qui est actuellement très difficile à faire.”

Les médecins utilisent actuellement un certain nombre de tests différents pour diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, notamment des tests de mémoire et cognitifs et des scintigraphies cérébrales.

Les analyses vérifient les dépôts de protéines dans le cerveau et le rétrécissement de l’hippocampe, la zone du cerveau liée à la mémoire.

Mais tous ces tests peuvent prendre plusieurs semaines à organiser et à traiter.

La nouvelle technique ne nécessite qu’un seul de ces éléments – un scanner cérébral d’imagerie par résonance magnétique (IRM) pris sur une machine standard de 1,5 Tesla, que l’on trouve couramment dans la plupart des hôpitaux.

Les chercheurs ont adapté un algorithme développé pour être utilisé dans la classification des tumeurs cancéreuses et l’ont appliqué au cerveau.

Ils ont divisé le cerveau en 115 régions et attribué 660 caractéristiques différentes, telles que la taille, la forme et la texture, pour évaluer chaque région.

Ils ont ensuite formé l’algorithme pour identifier où des modifications de ces caractéristiques pourraient prédire avec précision l’existence de la maladie d’Alzheimer.

À l’aide des données de l’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, l’équipe a testé son approche sur des scintigraphies cérébrales de plus de 400 patients atteints de la maladie d’Alzheimer à un stade précoce et avancé, de personnes en bonne santé et de patients souffrant d’autres affections neurologiques, notamment la démence frontotemporale et la maladie de Parkinson.

Ils l’ont également testé avec les données de plus de 80 patients subissant des tests de diagnostic pour la maladie d’Alzheimer à l’Imperial College Healthcare NHS Trust.

Les chercheurs ont découvert que dans 98 % des cas, le système d’apprentissage automatique basé sur l’IRM pouvait à lui seul prédire avec précision si le patient était atteint de la maladie d’Alzheimer.

Il a également été en mesure de faire la différence entre un stade précoce et un stade avancé de la maladie d’Alzheimer avec une précision assez élevée, chez 79 % des patients.

Le Dr Paresh Malhotra, neurologue consultant à l’Imperial College Healthcare NHS Trust et chercheur au Département des sciences du cerveau de l’Impérial, a déclaré: «Bien que les neuroradiologues interprètent déjà les IRM pour aider à diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, il est probable que les scans présentent des caractéristiques qui ne sont pas ‘t visible, même pour les spécialistes.

“L’utilisation d’un algorithme capable de sélectionner la texture et les caractéristiques structurelles subtiles du cerveau qui sont affectées par la maladie d’Alzheimer pourrait vraiment améliorer les informations que nous pouvons obtenir des techniques d’imagerie standard.”



Cette analyse ne nécessite pas l’intervention d’un expert, utilise la technologie d’imagerie cérébrale par IRM qui est déjà disponible et est précise à 98 % pour distinguer les changements cérébraux dus à la maladie d’Alzheimer.

Docteur Richard Oakley

Les résultats sont publiés dans la revue Communications Medicine.

Le Dr Richard Oakley, directeur associé de la recherche à la Société Alzheimer, a déclaré : « Nous estimons qu’il y a environ 900 000 personnes atteintes de démence au Royaume-Uni, avec plus de 250 000 personnes atteintes de démence vivant sans diagnostic.

“Avoir un diagnostic est essentiel car il ouvre la porte à un traitement pour gérer les symptômes et le soutien, et aide les individus et les familles à planifier l’avenir.

« Cette nouvelle méthode d’analyse basée sur l’IRM pourrait simplifier le processus de diagnostic de la maladie d’Alzheimer.

“Cette analyse ne nécessite pas l’intervention d’un expert, utilise la technologie d’imagerie cérébrale par IRM qui est déjà disponible et est précise à 98 % pour distinguer les changements cérébraux dus à la maladie d’Alzheimer.

« Cela pourrait aider les cliniciens à établir un diagnostic précis de la maladie d’Alzheimer plus rapidement et plus facilement. “

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