Maladies neurodégénératives : un grand pas vers la médecine personnalisée

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Rédigé par Julie P. et publié le 28 juillet 2018

Grâce à une technique innovante combinant imageries médicales et intelligence artificielle, des scientifiques de l’institut Neuro de Montréal ont réussi à établir un diagnostic très précis de patients atteints de maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer. Un profilage qui permettra d’être au plus près de leurs besoins thérapeutiques.

Des images de résonance magnétique des maladies neurodégénératives

Qu’est-ce que l’empreinte pour une intervention thérapeutique personnalisée ?

Depuis plus de 10 ans, les membres de la communauté médicale mondiale travaillent sur la mise en place d’une médecine personnalisée, c’est-à-dire une prise en charge du patient spécialement adaptée à son profil physiologique et au stade d’avancement de la maladie.

De nouveaux travaux, menés par le Neuro (institut et hôpital neurologique) affilié à l’université McGill et le Centre Ludmer en neuroinformatique et santé mentale de Montréal, viennent de faire un grand pas pour intégrer la médecine personnalisée dans le champ des maladies neurologiques.

Sous la direction de Yasser Iturria-Medina, les chercheurs ont combiné une approche mêlant modélisation informatique du cerveau et technique d’intelligence artificielle.

À savoir ! Pour obtenir des images précises du cerveau des participants, les chercheurs ont utilisé la TEP (tomographie par émission de positons) et l’IRMf (imagerie par résonance magnétique). L’IRMf est une technique permettant de visualiser le fonctionnement cérébral en mesurant l’oxygénation qui augmente localement dans les régions du cerveau activées. La TEP permet de mesurer en 3D l’activité métabolique d’un organe grâce aux émissions de positons (antiparticule de l’électron porteuse d’une charge positive) issus d’un produit radioactif (contenant des noyaux atomiques instables émettant un rayonnement) ingéré au préalable. La TEP sert ici à déceler les altérations de la physiologie du cerveau.

Ces outils leur ont permis d’analyser et de catégoriser  les données neurologiques de 331 individus atteints de la maladie d’Alzheimer ou en bonne santé.

Concrètement, ils ont réussi à répartir les volontaires en fonction de leur profil d’EITP ou d’Empreinte pour une Intervention Thérapeutique Personnalisée.

Les critères retenus pour définir un sous-type d’EITP étaient :

    • L’ampleur des dépôts de protéine tau ou de substance amyloïde dans le cerveau (des marqueurs biologiques typiques de la maladie d’Alzheimer) ;
    • Le niveau d’inflammation cérébrale ;
    • Les dysfonctionnements cognitifs de l’individu (perte de mémoire, manque de repères dans le temps et l’espace, etc..).

Ensuite, en analysant certaines caractéristiques génétiques de ces individus, les neurobiologistes se sont aperçus que le niveau d’expression de gènes clefs était similaire chez les patients appartenant au même groupe d’EITP.

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Maladies neurodégénératives : accélérer le développement des thérapies personnalisées

En définissant ainsi des EITP qui catégorisent précisément le profil du patient, les chercheurs espèrent ouvrir la voie vers la mise au point rapide de médicaments mieux adaptés aux besoins thérapeutiques du patient.

 » Les essais cliniques ont traditionnellement considéré des populations hétérogènes. Je recommande d’utiliser ces modèles computationnels pour recruter des participants ayant une capacité prédictive de répondre à un traitement. En sélectionnant ainsi plus précisément les volontaires, nous allons pouvoir accélérer le cycle de création-évaluation de nouveaux agents thérapeutiques «  souligne Yasser Iturria-Medina dans une interview accordée au Medical Research.

L’équipe envisage désormais de reproduire les mêmes travaux sur des patients souffrant d’autres maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson.

Ensuite, et après validation officielle de leur méthode, ils s’engagent à ce que tous les professionnels soignants en neurologie aient accès à ces outils analytiques via des plateformes en libre accès.

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Julie P., Journaliste scientifique

– Multimodal Imaging Can Personalize and Predict Therapeutic Needs. Medical research. Consulté le 26 juillet 2018.