Prédire l'arrivée de l'Alzheimer grâce à l'IRM, avec l'Arterial spin labelling

Le Machine Learning est un type d'intelligence artificielle qui permet aux programmes informatiques d'apprendre lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données sans être programmés. Des chercheurs aux Pays-Bas ont couplé les méthodes Machine Learning avec une technique spéciale d’IRM de perfusion pour détecter les formes précoces de la démence, comme la déficience cognitive légère (MCI), selon une nouvelle étude publiée en ligne dans la revue Radiology.

Prédire l'arrivée de l'Alzheimer

"L'IRM peut aider au diagnostic de la maladie d'Alzheimer, annonce le chercheur principal de l'étude, le Dr Alle Meije Wink, du Centre médical de l'Université VU d'Amsterdam. Cependant, le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer est problématique." Les scientifiques savent depuis longtemps que la maladie d'Alzheimer est un processus graduel et que le cerveau subit des changements fonctionnels avant que les changements structurels associés à la maladie apparaissent sur les images médicales. Les médecins n’ont aucun moyen tangible pour déterminer quel patient, est sujet à la démence précoce ou à la déficience cognitive légère, est suceptible d'évoluer vers la maladie d'Alzheimer.

Machine Learning et Arterial spin labelling

"Avec l'IRM standard, nous pouvons voir la maladie d'Alzheimer au stade avancé, illustrée par l'atrophie de l'hippocampe, précise le Dr Meije Wink. Mais à ce moment-là, le tissu cérébral a disparu et il n'y a aucun moyen de le restaurer. Il serait utile de détecter et diagnostiquer la maladie avant qu'il ne soit trop tard ". Pour la nouvelle étude, les chercheurs ont appliqué des méthodes de Machine Learning à un protocole d’IRM spécial, appelé spin étiquetage artériel (Arteriall Spin Labelling ASL). L'ASL IRM est utilisée pour créer des images appelées cartes de perfusion, qui montrent combien de sang est livré à différentes régions du cerveau.

Diagnostiquer les différents niveaux de déficience cognitive

Le programme automatisé de Machine Learning est paramètre pour reconnaître des modèles spécifiques dans ces cartes de perfusion pour distinguer les patients avec différents niveaux de déficience cognitive et prédire le stade de la maladie d'Alzheimer dans les nouveaux cas. L'étude a inclus 260 311 participants d’une cohorte de patients déments du Centre Alzheimer du VU University Medical Center ayant subi une ASL IRM entre Octobre 2010 et Novembre de 2012. Le groupe d'étude comprenait 100 patients diagnostiqués avec une probable maladie d'Alzheimer, 60 patients présentant une insuffisance cognitive légère (MCI) et 100 patients en déclin cognitif subjectif (SCD), ainsi que 26 témoins sains.

Un diagnostic précis basé sur le paramétrage du Machine Learning

SCD et MCI sont considérés comme les premières étapes du processus de démence et sont diagnostiqués en fonction de la gravité des symptômes cognitifs, parmi lesquels la perte de mémoire et de pensée ou les problèmes de prise de décision. Le système automatisé a été en mesure de distinguer efficacement les MCI et SCD, parmi les participants atteints de la maladie d'Alzheimer. Utilisant des classements basés sur le paramétrage automatisé du Machine Learning, les chercheurs ont ensuite été en mesure de prédire le diagnostic ou la progression de l’Alzheimer avec un haut degré de précision chez des patients significatifs.

Un biomarqueur alternatif prometteur pour d&tecter l'Alzheimer

"l'ASL est un biomarqueur fonctionnel alternatif prometteur pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer», conclut le Dr Meije Wink. Il a ajouté que l'application de protocoles automatisés de Machine Learning serait utile comme outil de dépistage potentiel. « L’ASL IRM peut identifier les changements du cerveau qui apparaissent tôt dans le processus de la maladie, quand il y a une fenêtre d'opportunité pour une intervention, poursuit-il. Si le processus de la maladie du SCD à la maladie d'Alzheimer, en passant par la MCI, peut être intercepté ou ralenti, cette technique pourrait jouer un rôle dans le dépistage."