Un nouvel outil aide à prédire la progression de la maladie d'Alzheimer


Environ 55 millions de personnes dans le monde souffrent de démence, selon l'Organisation mondiale de la santé. La forme la plus courante est la maladie d’Alzheimer, une maladie incurable qui entraîne une détérioration des fonctions cérébrales.

En plus de ses effets physiques, la maladie d'Alzheimer entraîne des conséquences psychologiques, sociales et économiques non seulement pour les personnes vivant avec la maladie, mais aussi pour ceux qui les aiment et prennent soin d'elles. Étant donné que les symptômes s’aggravent avec le temps, il est important que les patients et leurs soignants se préparent à l’éventuelle nécessité d’augmenter le soutien à mesure que la maladie progresse.

À cette fin, des chercheurs de l'Université du Texas à Arlington ont créé un nouveau cadre basé sur l'apprentissage qui aidera les patients atteints de la maladie d'Alzheimer à déterminer avec précision où ils se situent dans le spectre du développement de la maladie. Cela leur permettra de prédire au mieux le calendrier des stades ultérieurs, ce qui facilitera la planification des soins futurs à mesure que la maladie progresse.

“Pendant des décennies, diverses approches prédictives ont été proposées et évaluées en termes de capacité prédictive de la maladie d'Alzheimer et de son précurseur, une déficience cognitive légère”, a déclaré Dajiang Zhu, professeur agrégé d'informatique et d'ingénierie à l'UTA. Il est l'auteur principal d'un nouvel article évalué par des pairs et publié en libre accès dans Recherche pharmacologique. “Beaucoup de ces outils de prédiction antérieurs ont négligé la nature continue du développement de la maladie d'Alzheimer et les étapes de transition de la maladie.”

Dans le cadre de travaux soutenus par plus de 2 millions de dollars de subventions des National Institutes of Health et de l'Institut national sur le vieillissement, le laboratoire de recherche sur l'imagerie médicale et la découverte neuroscientifique de Zhu et Li Wang, professeur agrégé de mathématiques à l'UTA, ont développé un nouveau cadre d'intégration basé sur l'apprentissage qui code les différentes étapes du développement de la maladie d'Alzheimer dans un processus qu'ils appellent un « arbre d'intégration de la maladie » ou DETree. En utilisant ce cadre, le DETree peut non seulement prédire de manière efficace et précise l'un des cinq groupes cliniques fins de développement de la maladie d'Alzheimer, mais peut également fournir des informations plus détaillées sur l'état en projetant où se trouvera le patient à mesure que la maladie progresse.

Pour tester leur cadre DETree, les chercheurs ont utilisé les données de 266 personnes atteintes de la maladie d'Alzheimer de l'initiative multicentrique de neuroimagerie de la maladie d'Alzheimer. Les résultats de la stratégie DETree ont été comparés à d'autres méthodes largement utilisées pour prédire la progression de la maladie d'Alzheimer, et l'expérience a été répétée plusieurs fois en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour valider la technique.

“Nous savons que les personnes vivant avec la maladie d'Alzheimer développent souvent des symptômes qui s'aggravent à des rythmes très différents”, a déclaré Zhu. “Nous sommes encouragés par le fait que notre nouveau cadre soit plus précis que les autres modèles de prédiction disponibles, ce qui, nous l'espérons, aidera les patients et leurs familles à mieux planifier face aux incertitudes de cette maladie complexe et dévastatrice.”

Lui et son équipe croient que le cadre DETree a le potentiel d'aider à prédire la progression d'autres maladies qui ont plusieurs stades cliniques de développement, telles que la maladie de Parkinson, la maladie de Huntington et la maladie de Creutzfeldt-Jakob.

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