Peut-on prédire Alzheimer ? Un nouvel outil relance l’espoir.
La maladie d’Alzheimer est une pathologie neurodégénérative qui se caractérise par la présence de dépôts de protéines amyloïdes dans le cerveau. Ces dépôts entraînent des dommages et la destruction de neurones, provoquant des troubles de la mémoire et des fonctions cognitives. Actuellement, leur dépistage se fait par des méthodes invasives et coûteuses, telles que la ponction lombaire ou l’imagerie sophistiquée. Cependant, une équipe de l’Inserm au centre de recherche Bordeaux population health a développé un modèle prédictif qui pourrait permettre une détection précoce de ces dépôts chez des patients présentant des troubles de mémoire sans démence. Cette avancée pourrait aider à identifier les personnes à risque de développer la maladie d’Alzheimer.
Des données de l’étude Memento utilisées pour développer le modèle prédictif
Pour créer ce modèle, les chercheurs ont utilisé les données de l’étude Memento lancée en 2011. Cette étude a suivi pendant cinq ans 2 323 patients recrutés dans les Centres Mémoire de ressources et recherche (CMRR). Les participants, présentant des troubles cognitifs légers ou une plainte cognitive subjective, ont été soumis à un recueil homogène et standardisé de données sociodémographiques, biologiques, cliniques et d’imagerie. Sur un échantillon de 853 patients, les chercheurs ont testé six modèles prédictifs qui ont intégré des données sociodémographiques et cognitives communes ainsi que différents marqueurs spécifiques de la maladie d’Alzheimer tels que la génétique, les biomarqueurs sanguins et l’imagerie. Les résultats ont montré que deux modèles, incluant le statut génétique de l’allèle ApoE4 et/ou les biomarqueurs sanguins, étaient fortement prédictifs d’un seuil pathologique de dépôts amyloïdes.
Un outil facile et rapide à utiliser en remplacement des techniques de dépistage actuelles
Les chercheurs ont également validé leurs modèles dans une seconde cohorte, l’Amsterdam Dementia Cohort, composée de patients présentant des troubles de la mémoire. Les résultats ont confirmé la pertinence et la possibilité de généraliser ces modèles. Cependant, en raison de l’indisponibilité en routine de la détermination du statut génétique et des questions éthiques soulevées par sa généralisation en l’absence de traitement efficace, les chercheurs recommandent l’utilisation du modèle incluant uniquement les biomarqueurs sanguins liés à la maladie d’Alzheimer, en plus des variables communes. Malgré une sensibilité et une spécificité moindres par rapport aux techniques traditionnelles de dépistage, cet outil pourrait être utilisé pour exclure un risque chez certains patients. Selon Lisa Le Scouarnec, première autrice de ces travaux, ce modèle pourrait éviter des examens complémentaires chez environ 30% des personnes dans une population similaire à celle de l’étude Memento. L’équipe continue de travailler pour améliorer les performances de ce modèle en testant l’ajout de nouveaux biomarqueurs sanguins. L’objectif final étant de proposer un outil facile et rapide à mettre en œuvre en remplacement des méthodes de dépistage actuelles.
Sources :
– Article original : « Un modèle de prédiction du dépôt amyloïde pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer » – Inserm, 23 mars 2021
– Étude Memento : https://www.inserm.fr/information-en-sante/dossiers-information/maladies-neurodegeneratives/memento
– Cohorte Amsterdam Dementia : https://www.amsterdamumc.org/en/research/institutes/amsterdam-dementia-cohort.htm
Carole Dufouil dirige l’équipe Recherche translationnelle en santé des populations (PHARes) au Bordeaux population health (BPH, unité 1219 Inserm/Université de Bordeaux). Lisa Le Scouarnec, épidémiologiste et biostatisticienne, est doctorante dans son équipe et au centre d’investigation clinique de Bordeaux (CIC 1401 Inserm/CHU de Bordeaux).
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
Cet article a été adapté à partir de contenus publiés par l’Inserm. Retrouvez l’article source et l’ensemble des références sur le site de l’Inserm.