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Des chercheurs de l’université de Lund, en Suède, ont mis au point un algorithme qui combine les données d’une simple prise de sang et de brefs tests de mémoire, afin de prédire avec une grande précision qui développera la maladie d’Alzheimer (MA).

Un outil basé sur un algorithme 

Environ 20 à 30 % des patients atteints de la maladie d’Alzheimer sont diagnostiqués à tort dans le cadre des soins de santé spécialisés, et le diagnostic est encore plus difficile à établir dans le cadre des soins primaires. La précision peut être considérablement améliorée en mesurant les protéines tau et bêta-amyloïde par le biais d’un échantillon de liquide céphalorachidien ou d’un PET scan.
Toutefois, ces méthodes sont coûteuses et ne sont disponibles que dans un nombre relativement restreint de cliniques spécialisées dans la mémoire dans le monde. Un diagnostic précoce et précis de la MA devient d’autant plus important que de nouveaux médicaments qui ralentissent la progression de cette maladie seront bientôt disponibles.
Un groupe de recherche dirigé par le professeur Oskar Hansson de l’université de Lund a maintenant montré qu’une combinaison de tests relativement faciles d’accès peut être utilisée pour un diagnostic précoce et fiable de la maladie d’Alzheimer. Cette étude a porté sur 340 patients atteints de troubles légers de la mémoire dans le cadre de l’étude suédoise BioFINDER, et les résultats ont été confirmés dans une étude nord-américaine portant sur 543 personnes.
La combinaison d’un simple test sanguin (mesurant une variante de la protéine tau et un gène de risque pour la maladie d’Alzheimer), ainsi que de trois brefs tests cognitifs qui ne prennent que 10 minutes, a permis de prédire avec plus de 90 % de certitude quels patients développeraient une démence d’Alzheimer dans les quatre ans. Cet algorithme de pronostique simple s’est avéré beaucoup plus précis que les prédictions cliniques des experts en démence qui ont examiné ces patients, mais qui n’avaient pas accès à des tests coûteux de liquide céphalorachidien ou à des PET scans, a déclaré Oskar Hansson.

Une analyse de la protéine tau phosphylée et d’un gène

« Notre algorithme est basé sur une analyse sanguine de la protéine tau phosphylée et d’un gène de risque pour la maladie d’Alzheimer, combinée avec des tests de mémoire et de fonctions exécutives. Nous avons maintenant mis au point un prototype d’outil en ligne permettant d’estimer le risque individuel qu’une personne souffrant de troubles légers de la mémoire de développer une démence d’Alzheimer dans les quatre ans », explique Sebastian Palmqvist, premier auteur de cette étude et professeur associé à l’université de Lund.
L’un des avantages évidents de cet algorithme est qu’il a été développé pour être utilisé dans des cliniques n’ayant pas accès à des instruments de diagnostic avancés. À l’avenir, cet algorithme pourrait donc faire une différence majeure dans le diagnostic de la maladie d’Alzheimer dans le cadre des soins de santé primaires.
« Cet algorithme n’a pour l’instant été testé que sur des patients examinés dans des cliniques de la mémoire. Nous espérons qu’il sera également validé pour être utilisé dans le cadre des soins de santé primaires ainsi que dans les pays en développement disposant de ressources limitées », déclare Sebastian Palmqvist.

Il facilitera le recrutement de patients

Des outils de diagnostic simples pour la maladie d’Alzheimer pourraient également améliorer le développement de médicaments, car il est difficile de recruter les participants appropriés pour les essais de médicaments de manière rapide et rentable. « Cet algorithme nous permettra de recruter des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer à un stade précoce, c’est-à-dire au moment où les nouveaux médicaments ont le plus de chances de ralentir l’évolution de cette maladie », conclut le professeur Oskar Hansson.
Cette recherche a été publiée dans Nature Medicine.
Source : Lund University
Crédit photo : iStock