Marie Leroy Une collaboration dirigée par Cornell a utilisé l’apprentissage automatique pour identifier les moyens et les délais les moreover précis pour anticiper l’évolution de la maladie d’Alzheimer chez les personnes cognitivement normales ou souffrant de problems cognitifs légers.
La modélisation a montré qu’il est plus facile et moreover précis de prédire le déclin futur de la démence chez les personnes atteintes de troubles cognitifs légers que chez les personnes cognitivement normales ou asymptomatiques. Dans le même temps, les chercheurs ont découvert que les prédictions pour les sujets cognitivement normaux sont moins précises pour des horizons temporels furthermore longs, mais pour les personnes atteintes de problems cognitifs légers, l’inverse est vrai.
La modélisation a également démontré que l’imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil pronostique utile pour les personnes aux deux stades, tandis que les outils qui suivent les biomarqueurs moléculaires. sont moreover utiles pour les personnes souffrant de difficulties cognitifs légers.
L’article de l’équipe, “Device Mastering Primarily based Multi-Modal Prediction of Long term Drop Towards Alzheimer’s Disease : An Empirical Study”, a été publié le 16 novembre dans PLOS A person. L’auteur principal est Batuhan Karaman, étudiant au doctorat dans le domaine du génie électrique et informatique.
La maladie d’Alzheimer peut prendre des années, parfois des décennies, à progresser avant qu’une personne ne présente des symptômes. Une fois diagnostiquées. mais d’autres peuvent vivre avec des symptômes bénins pendant des années, ce qui rend difficile la prévision du taux de development de la maladie.
“Lorsque nous pouvons dire avec confiance qu’une personne est atteinte de démence, il est trop tard. De nombreux dommages se sont déjà produits au cerveau, et ce sont des dommages irréversibles”, a déclaré l’auteur principal Mert Sabuncu, professeur agrégé de génie électrique et informatique au College or university of Engineering. et de génie électrique en radiologie à Weill Cornell Medication.
a déclaré Sabuncu. afin que nous puissions stratifier les différents groupes à risque et être en mesure de déployer quelles que soient les solutions de traitement dont nous disposons. »
Les cliniciens se concentrent souvent sur un seul “horizon temporel” – généralement trois ou cinq ans – pour prédire la progression de la maladie d’Alzheimer chez un client. Le délai peut sembler arbitraire, selon Sabuncu, dont le laboratoire est spécialisé dans l’analyse des données biomédicales – en particulier les données d’imagerie, en mettant l’accent sur les neurosciences et la neurologie.
Les données. englobaient tout, des antécédents génétiques d’un individu aux examens TEP et IRM.
“Ce qui nous intéressait vraiment, c’est, pouvons-nous regarder ces données et dire si une personne va progresser dans les années à venir ?” dit Sabuncu. “Et surtout, pouvons-nous faire un meilleur travail de prévision lorsque nous combinons tous les factors de données de suivi que nous avons sur des sujets individuels ?”
Les chercheurs ont découvert plusieurs modèles notables. Par exemple, prédire qu’une personne passera d’un état asymptomatique à des symptômes légers est beaucoup additionally facile pour un horizon temporel d’un an. Cependant, prédire si quelqu’un passera d’une déficience cognitive légère à la démence d’Alzheimer est furthermore précis sur une période as well as longue, le “sweet spot” étant d’environ quatre ans.
“Cela pourrait nous dire quelque chose sur le mécanisme sous-jacent de la maladie et sur son évolution temporelle, mais c’est quelque selected que nous n’avons pas encore sondé”, a déclaré Sabuncu.
En ce qui concerne l’efficacité des différents sorts de données, la modélisation a montré que les examens IRM sont additionally informatifs pour les cas asymptomatiques et sont particulièrement utiles pour prédire si quelqu’un va développer des symptômes au cours des trois prochaines années, mais moins utiles pour prévoir les personnes atteintes de troubles cognitifs légers.. Une fois qu’un affected individual a développé une déficience cognitive légère, la TEP, qui mesure certains marqueurs moléculaires tels que les protéines amyloïde et tau, semble as well as efficace.
comme les patients qui ont peut-être sauté une IRM ou une TEP.
Dans les travaux futurs, Sabuncu prévoit de modifier davantage la modélisation afin qu’elle puisse traiter des données d’imagerie ou génomiques complètes, plutôt que de simples mesures sommaires, afin de récolter plus d’informations qui amélioreront la précision prédictive.
La recherche a été soutenue par les Nationwide Institutes of Health and fitness National Library of Medication et National Institute on Getting older, et la National Science Basis.
