Prédire la démence et l'Alzheimer 9 ans avant les premiers symptômes

Publié par Redbran le 19/06/2024 à 06:00
Source: Nature Mental Health
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Prévoir la démence des années à l'avance ? C'est ce que promet une nouvelle méthode développée par les chercheurs de l'Université Queen Mary de Londres. Cette avancée repose sur l'analyse des réseaux de connectivité du cerveau à partir d'IRM fonctionnelles, permettant d'identifier les signes précoces de démence avec une précision surprenante.


Image d'illustration Pixabay

Dirigée par le Professeur Charles Marshall, l'équipe de recherche a analysé les IRM fonctionnelles pour détecter les changements dans le "réseau de mode par défaut" (DMN) du cerveau, le premier affecté par la maladie d'Alzheimer. En comparant ces données avec celles de plus de 1100 volontaires de la UK Biobank, les chercheurs ont pu prédire avec précision l'apparition de la démence.

Pour chaque patient, un score de probabilité de démence a été attribué en fonction de la conformité de leurs schémas de connectivité avec un modèle de démence. Les résultats ont montré une prédiction exacte de la démence jusqu'à neuf ans avant le diagnostic tel qu'il est effectué actuellement, avec une précision supérieure à 80 %.

Les chercheurs ont également étudié si les changements du DMN étaient causés par des facteurs de risque connus de démence. Leur analyse a montré une association forte entre le risque génétique de la maladie d'Alzheimer et les changements de connectivité dans le DMN, confirmant que ces changements sont spécifiques à cette maladie. L'isolement social a également été identifié comme un facteur augmentant le risque de démence via son impact sur la connectivité du DMN.

Charles Marshall souligne l'importance de cette prédiction pour le développement de traitements préventifs contre la perte irréversible des cellules cérébrales. Cette méthode pourrait permettre de déterminer plus précisément si une personne développera effectivement une démence et dans quel délai, ouvrant la voie à des interventions thérapeutiques précoces.

Le Dr Samuel Ereira, co-auteur principal, note que ces techniques d'analyse appliquées à de grands ensembles de données permettent non seulement d'identifier les personnes à haut risque de démence, mais aussi de comprendre quels facteurs environnementaux peuvent les y pousser. Hojjat Azadbakht, PDG d'Ainostics, souligne le potentiel clinique énorme de cette approche non invasive pour combler le fossé dans le diagnostic précoce de la démence.
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