Mieux comprendre la maladie d’Alzheimer à l’aide d’algorithmes

Grâce aux algorithmes développés par Stanley Durrleman et son équipe de l’INRIA, on sait désormais anticiper les effets d’Alzheimer sur le cerveau des patients, et ce dès la phase silencieuse de la maladie. Des recherches qui devraient donc permettre de mieux comprendre l’évolution de cette pathologie dégénérative pour en améliorer les traitements.

Le vieillissement de la population est à l’origine d’une inquiétante augmentation du nombre de personnes touchées par la maladie d’Alzheimer dans les pays industrialisés. Et malgré les efforts de la recherche dans ce domaine, les essais cliniques restent à ce jour peu probants. Pour Stanley Durrleman, chercheur à l’INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique), ces échecs successifs s’expliquent, en partie du moins, par l’administration tardive des traitements. Aussi, il a développé avec son équipe de chercheurs des modèles mathématiques dynamiques en 3D, capables de restituer un ensemble de données permettant de reproduire les effets de la maladie sur le cerveau et donc son vieillissement, avant que les premiers symptômes apparaissent. Objectif : mieux comprendre les mécanismes à l’œuvre dans cette maladie.

 

Prédire les trajectoires d’évolution d’Alzheimer

 

Pour développer ces algorithmes, appelés « avatars », son équipe s’est appuyée sur de larges bases de données multimodales. Celles-ci compilent les données cliniques et médicales de centaines, voire de milliers d’individus atteints de la maladie dans sa phase silencieuse. L’observation répétée de leur cerveau (anatomie, fonctions, métabolisme) a donc permis d’établir des trajectoires individuelles et, à partir de celles-ci, une trajectoire « moyenne » du développement de la maladie pour un groupe donné. De quoi prédire son évolution chez un patient en fonction de son profil et améliorer ainsi la pertinence des traitements. L’équipe de Stanley Durrleman, soutenue par le Conseil européen de la recherche et par du mécénat, voit d’ailleurs une application possible de ces recherches dans un outil logiciel d’aide à la décision destiné aux neurologues. Et la recherche dédiée à d’autres pathologies neurodégénératives (Parkinson, sclérose en plaque) pourrait également en bénéficier.

 

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