Alzheimer : une seule IRM pourrait suffire à diagnostiquer la maladie

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Bilan neuropsychologique et neurologique, tests cognitifs, IRM, auxquels s’ajoutent souvent bilan sanguin et ponction lombaire… De nombreuses étapes sont actuellement nécessaires avant la pose du diagnostic de maladie d’Alzheimer. Une réalité qui pourrait être amenée à changer, si l’on en croit une nouvelle étude.

Dans une étude publiée dans le Nature Portfolio Journal (Source 1), et financé par une agence gouvernementale britannique, des chercheurs rapportent avoir mis au point un algorithme capable de lire une IRM (imagerie par résonance magnétique) et d’indiquer avec précision si le patient est atteint ou non de la maladie d’Alzheimer, et même s’il s’agit d’un stade précoce ou plus avancé.

Les chercheurs ont ici adapté un algorithme développé dans le cadre de la classification des tumeurs cancéreuses, et l’ont “détourné” pour la lecture et l’interprétation d’IRM cérébrales. Ils ont divisé le cerveau en 115 régions, auxquelles ils ont attribué 660 caractéristiques différentes (taille, forme, texture etc.). Ils ont ensuite formé l’algorithme pour le rendre capable d’identifier quelles sont les modifications de ces caractéristiques qui pourraient indiquer avec précision l’existence de la maladie d’Alzheimer.

À l’aide des données de l’étude “Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative”, l’équipe a testé son approche sur des IRM cérébrales de plus de 400 patients atteints de la maladie d’Alzheimer à un stade précoce et avancé, de témoins en bonne santé et de patients souffrant d’autres affections neurologiques (notamment de démence frontotemporale et de 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 de Londres (Royaume-Uni).

Réduire le délai de diagnostic pour gagner du temps sur la maladie

Verdict : dans 98 % des cas, ce système d’apprentissage automatique basé sur l’IRM a pu, à lui seul, indiquer avec précision si le patient était atteint ou non de la maladie d’Alzheimer. Il a également été en mesure de faire la distinction entre les stades précoce et avancé, avec une précision assez élevée, chez 79% des patients. 

“L’attente d’un diagnostic peut être une expérience horrible pour les patients et leurs familles. Si nous pouvions réduire ce 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”, s’est réjoui le Pr Eric Aboagye, qui a dirigé la recherche.

“Bien que les neuroradiologues interprètent déjà les IRM pour aider à diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, il est probable que certaines caractéristiques des analyses ne soient pas visibles, 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”, a ajouté le Dr Paresh Malhotra, neurologue et co-auteur de l’étude. L’algorithme en question a en effet repéré de subtils changements dans des zones cérébrales qui n’étaient jusqu’ici pas associées à la maladie d’Alzheimer, notamment le cervelet et le diencéphale ventral, de quoi ouvrir la porte à de nouvelles recherches.



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