Des chercheurs, dont les travaux sont publiés dans la revue Nature Communications, ont identifié les premiers signes physiologiques de la maladie d'Alzheimer en ayant recours à un puissant outil informatique d'analyse de mégadonnées (« big data»). L’étude est l’une des plus complètes à avoir été publiée à ce jour sur la progression de la maladie, soulignent-ils.

Alan Evans et Yasser Iturria Medina de l’Université McGill ont, avec leurs collègues, analysé plus de 7 700 images du cerveau de 1 171 personnes à différents stades de la maladie. Ils ont aussi analysé des échantillons de sang et de liquide cérébrospinal, ainsi que le niveau de cognition.

L'étude tenait compte de la concentration d’amyloïdes, du métabolisme du glucose, du débit sanguin cérébral, de l’activité fonctionnelle et de l’atrophie cérébrale dans 78 régions du cerveau, couvrant l’entièreté de la matière grise. La trajectoire de chaque facteur biologique a été enregistrée à l’aide des données de chaque patient sur une période de 30 ans.

Le premier signe physiologique de la maladie était une diminution de l’apport de sang au cerveau, contrairement aux connaissances antérieures selon lesquelles une augmentation des protéines amyloïdes (formant des plaques) était le signe initial décelable. Bien que le rôle des protéines amyloïdes soit indéniable, l’étude montre que des changements dans l’irrigation sanguine sont le premier signe avant-coureur de l’Alzheimer.

D’après l’étude également, les changements dans la cognition s’amorcent plus tôt qu’on le pensait dans la progression de la maladie.

La maladie d’Alzheimer tardive est très complexe, ne résultant pas d’un seul mécanisme neurologique, mais de plusieurs mécanismes associés.

La compilation et l’analyse des données ont exigé des milliers d’heures et n’auraient pu être possibles sans un logiciel très perfectionné et des téraoctets d’espace sur disque dur. Une telle approche de la neurologie, guidée par des données, devient de plus en plus importante, explique le Pr Evans. « Nous disposons de nombreuses façons d’acquérir des données concernant le cerveau, mais que faire de toutes ces données ? La neurologie continue d’être limitée par notre capacité à donner un sens à l’abondance de données recueillies. Les défis mathématiques et statistiques qui en résultent sont complexes, mais c’est là où réside l’avenir de la recherche clinique sur le cerveau », dit-il.

L'équipe du Pr Evans souhaite, dans des recherches futures, déterminer les causes de chaque mécanisme. Le but est de réaliser une modélisation causale des interactions entre tous les facteurs de la maladie, ce qui exige une énorme puissance de calcul encore non disponible.

Psychomédia avec source : Université McGill.
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