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. »
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28 janvier 2013