La maladie d’Alzheimer se caractérise par une déficience cognitive progressive et une atrophie cérébrale (perte de neurones dans le cerveau). C’est également l’une des causes les plus courantes de démence dans le monde, avec des symptômes courants tels que des difficultés de langage, de résolution de problèmes et de réflexion, ainsi qu’une perte de mémoire.
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Malheureusement, il n’y a pas de remède, cependant, un diagnostic précoce aide grandement les patients, car il leur donne accès à de l’aide et du soutien et les aide à élaborer un plan de traitement. Désormais, un seul scanner cérébral peut aider à diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, selon une étude publiée dans Médecine des communications suggère.
Actuellement, pour diagnostiquer cette maladie, les médecins doivent utiliser une série de tests comprenant des scanners cérébraux (pour vérifier le rétrécissement de l’hippocampe et les dépôts de protéines dans le cerveau) et des tests cognitifs et de mémoire. Tous ces tests peuvent prendre des semaines à organiser et à traiter, ce qui peut entraîner des retards dans tout plan de traitement.
La nouvelle étude s’est penchée sur la technologie d’apprentissage automatique et l’a utilisée pour jeter un coup d’œil sur les caractéristiques structurelles du cerveau (y compris les zones qui n’étaient pas auparavant associées à la maladie d’Alzheimer).
En utilisant l’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur une machine couramment utilisée dans la plupart des hôpitaux, les chercheurs ont appliqué un algorithme au cerveau. Cet algorithme était à l’origine utilisé dans la classification des tumeurs cancéreuses.
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L’image du cerveau a ensuite été découpée en 115 régions et attribuée à 660 caractéristiques différentes, dont la forme, la taille et la texture. L’algorithme a ensuite été formé pour reconnaître les changements dans ces caractéristiques et déterminer et prédire l’existence de la maladie d’Alzheimer.
L’équipe a testé son algorithme sur des scans de plus de 400 patients atteints de la maladie d’Alzheimer à un stade précoce et avancé, des patients souffrant d’autres troubles neurologiques et des témoins sains.
Le système d’apprentissage automatique basé sur l’IRM pouvait prédire avec précision si une personne était atteinte ou non de la maladie d’Alzheimer dans 98 % des cas. Le système a également été en mesure de distinguer chez 79 % des patients s’ils avaient la maladie à un stade précoce ou avancé.
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« Actuellement, aucune autre méthode simple et largement disponible ne peut prédire la maladie d’Alzheimer avec ce niveau de précision, donc notre recherche est une avancée importante. 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 ne l’étaient pas », a déclaré le professeur Eric Aboagye, qui a dirigé la recherche.
« Attendre 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. »
Il est intéressant de noter que le système a également été en mesure de détecter des changements dont on ne savait pas qu’ils étaient liés à la maladie d’Alzheimer. Ces informations pourraient ouvrir de nouvelles voies de recherche.
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« Bien que les neuroradiologues interprètent déjà les examens IRM pour aider à diagnostiquer la maladie d’Alzheimer, il est probable que certaines caractéristiques des examens 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 », auteur de l’étude, le Dr Paresh Malhotra ajouté.
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