ALZHEIMER : Un test sanguin analysé par l'IA prédit la neurodégénérescence

Vers une signature moléculaire de l'évolution de la maladie ?

L’équipe du Neuro (Institut et hôpital neurologiques de Montréal) de l'Université McGill et du Centre Ludmer pour la neuro-informatique a analysé, à l’aide d'un algorithme d'IA, des échantillons de sang et de tissus cérébraux post-mortem provenant de 1.969 patients atteints de la maladie d'Alzheimer ou de la maladie de Huntington. L’objectif était de pouvoir identifier une signature moléculaire associée à ces maladies. L'algorithme aboutit à un « premier aperçu à long terme des changements moléculaires associés, sur de nombreuses années, à la neurodégénérescence ».

 

Cerveau ou sang, des changements moléculaires similaires : L’idée est bien ici une signature de l’évolution de la maladie, au contraire de précédentes analyses transversales. Ces travaux apportent donc des repères chronologiques de la progression de la maladie sur plusieurs décennies, et donc, en pratique, des liens entre des changements dans l'expression de certains gènes et les changements dans l'état du patient.

La nouvelle technique diagnostique permet ainsi de détecter de 85 à 90 % des voies moléculaires prédictives de la maladie, révélées par l'analyse plus « traditionnelle » des tissus cérébraux post-mortem. Cela non seulement confirme la précision de la nouvelle technique, mais suggère aussi une similitude frappante entre les changements moléculaires qui se produisent dans le cerveau et ceux qui se produisent dans le reste du corps.

 

Mieux évaluer les patients, mieux cibler les traitements en fonction de ses besoins, mieux caractériser les participants dans les essais cliniques et mieux évaluer l’efficacité des candidats médicaments, cette nouvelle technique, presque non invasive, promet de très nombreuses applications.