Une technologie révolutionnaire permet de dépister et de diagnostiquer la maladie d’Alzheimer avec une précision inégalée à ce jour. La technique informatique SNIPE analyse des données obtenues par résonance magnétique (IRM) afin de déceler des modèles d’atrophie spécifique à la maladie dans des structures du cerveau, en particulier l’hippocampe et le cortex entorhinal. Diagnostiquer la maladie d’Alzheimer (MA) demeure une science inexacte et repose surtout sur les symptômes que présente un patient et ses résultats à des tests de mémoire. Dépister la MA préclinique, avant l’apparition des symptômes, est très difficile. Jusqu’à présent, la seule façon de formuler un diagnostic de façon absolue, est par l’examen post mortem du cerveau d’un patient. Toutefois, SNIPE, mis au point à l’Institut et hôpital neurologiques de Montréal - le Neuro peut distinguer la maladie d’Alzheimer d’un vieillissement normal avec une précision de 93 %. La technologie a aussi servi pour le pronostic - prédisant avec une précision de 75 % les patients ayant un trouble cognitif léger qui restera stable et ceux chez qui le trouble dégénérera. La maladie d’Alzheimer touche 500 000 Canadiens, cinq millions de Nord-Américains et 25 millions de personnes à l’échelle mondiale. Ces chiffres devraient quadrupler d’ici à 2050. L’espoir réside dans le traitement précoce, avant la dégénérescence irréversible de tissus du cerveau. Or, il est difficile de tester des médicaments chez des patients étant aux premiers stades de la MA, car seuls de 10 à 15 % des sujets ayant un trouble cognitif léger développent chaque année la maladie. Ce nombre est trop faible pour permettre de mener des essais cliniques de taille satisfaisante. Le professeur Louis Collins et le postdoctorant Pierrick Coupé et leurs collègues du Neuro, de l’Université McGill et du CUSM ont mis au point un nouvel outil sophistiqué pour déceler par IRM des modèles d’atrophie cérébrale caractéristique de la maladie d’Alzheimer. Le programme d’analyse aidera les médecins à diagnostiquer la maladie et à prédire quels patients ayant un trouble cognitif léger pourraient développer la maladie. « Ce que nous avons conçu est actuellement le biomarqueur le plus précis en imagerie pour diagnostiquer et pronostiquer la maladie », souligne le Pr Louis Collins. « SNIPE, acronyme de Scoring by Non-local image Patch Estimator (notation par estimateur de segments d’images non locales), permettra aussi de sélectionner davantage de patients pour des essais cliniques, ce qui facilitera la mise au point de nouveaux traitements pharmaceutiques. » SNIPE applique l’analytique informatisée à des données d’IRM, afin de comparer simultanément de petits (5x5x5mm) segments ou blocs d’images de l’hippocampe d’un patient à des segments similaires dans des centaines d’images existantes de cerveaux normaux sur le plan cognitif et à des segments similaires dans des centaines d’images existantes de cerveaux atteints de MA. Il en résulte une évaluation générale de l’hippocampe ainsi qu’une estimation du pourcentage d’atrophie, information qu’on met en corrélation avec l’état clinique du patient. Lorsqu’on combine cette mesure d’évaluation avec l’âge du sujet, il est possible de distinguer avec un taux de réussite de 93 % les sujets normaux sur le plan cognitif des patients atteints de MA. La mesure d’évaluation peut aussi servir à prédire avec une précision de 75 % les patients ayant un trouble cognitif léger qui développeront la MA, ce qui facilitera un jour une intervention précoce. Cette technique a plusieurs avantages. Elle est rapide, ne demande que quelques minutes; est non effractive contrairement aux tests courants pour dépister la MA (qui nécessitent du liquide céphalorachidien); peu coûteuse; plus précise; fiable et simple en matière de codage informatique. Par ailleurs, à la différence d’autres techniques mises à l’épreuve, SNIPE est très pratique parce qu’on peut l’appliquer à des données d’IRM standard. La technologie, qui fait l’objet d’un brevet, est concédée sous licence à une jeune entreprise cofondée par le Pr Collins, True Positive Medical Devices Inc. L’entreprise vise à créer une plateforme logicielle qui analyse des données d’IRM pour aider au diagnostic de la maladie d’Alzheimer. Le but est que la plateforme soit disponible dans les hôpitaux du Québec, du Canada et d’ailleurs, afin d’aider des milliers de personnes et leurs proches dans leur lutte contre la MA. Les résultats prometteurs de SNIPE, publiés dans NeuroImage, montrent que cette nouvelle approche d’évaluation de structures est un biomarqueur utile pour dépister la MA avec efficacité et prédire quels patients ayant un trouble cognitif léger développeront la MA. Les chercheurs continuent de perfectionner la technologie afin de l’appliquer à d’autres maladies neurologiques comme l’épilepsie, le parkinson et d’autres affections neurodégénératives. Ces travaux sont soutenus par les Instituts de recherche en santé du Canada, la subvention du Centre d’excellence en commercialisation et en recherche de l’INM accordée par le gouvernement du Canada et le Fonds de recherche du Québec – Santé. La collecte et le partage de données dans le cadre de ces travaux sont financés par l’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Le Neuro L’Institut et hôpital neurologiques de Montréal, le Neuro, est un centre médical universitaire unique qui se consacre aux neurosciences. Fondé en 1934 par le Dr Wilder Penfield, le Neuro a acquis une renommée internationale pour son intégration de la recherche, de ses soins exceptionnels aux patients et de sa formation spécialisée, essentiels à l’avancement de la science et de la médecine. À la fois institut de recherche et d’enseignement de l’Université McGill, le Neuro constitue l’assise de la mission en neurosciences du Centre universitaire de santé McGill. Les chercheurs du Neuro sont des chefs de file reconnus mondialement pour leur expertise en neurosciences cellulaire et moléculaire, en imagerie du cerveau, en neurosciences cognitives, ainsi que dans l’étude et le traitement de l’épilepsie, de la sclérose en plaques et de troubles neuromusculaires. Pour tout renseignement, veuillez consulter leneuro.com. source: L'Institut et hôpital neurologiques de Montréal