Score de progression intégré pour la maladie d’Alzheimer dérivé des données par biomarqueurs

Résumé


La démence secondaire à la maladie d’Alzheimer (MA) est un problème de santé majeur pour lequel il n’existe toujours aucun traitement curatif. Les causes sont complexes et multifactorielles. Il est maintenant connu que les changements cérébraux comme l’accumulation de plaques amyloïdes et le début de la neurodégénérescence (signes légers d’atrophie structurale à l’IRM) sont présents plusieurs années avant l’apparition des symptômes initiaux. Malgré une meilleure compréhension biologique, en clinique et en recherche pharmacologique la progression de la MA demeure basée sur de l’observation clinique (sévérité subjective des symptômes et tests cognitifs). De plus les médecins n’ont aucun outil pour prédire la progression des symptômes, ce qui est une grande source d’anxiété pour les patients et leur famille. Ce projet vise à améliorer cette situation en développant un score de progression objectif de la MA combinant les analyses d’IRM structurelles aux marqueurs amyloïdes en utilisant des modèles de statistiques avancées. Il s’agit d’une collaboration entre un groupe de recherche académique et la jeune compagnie Arctic Fox AI qui applique l’intelligence artificielle aux analyses d’IRM cérébrales pour les maladies neurodégénératives. Notre objectif est de développer et valider un score de progression objectif simple de la MA qui pourra être rapidement utilisé en clinique et en recherche pour mieux suivre la maladie et prédire l’évolution des symptômes chez les patients nouvellement diagnostiqués.

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