L'IRM avancée aide à prédire le déclin de la mémoire
Une nouvelle étude utilise l'intelligence artificielle (IA) en combinaison avec l'imagerie cérébrale pour déterminer si les personnes atteintes de troubles cognitifs légers continueront une spirale de perte de mémoire.
«Nous savons qu’environ la moitié de toutes les personnes atteintes de troubles cognitifs légers à un stade précoce évolueront vers la maladie d’Alzheimer», a déclaré le chercheur principal Sven Haller, radiologue aux Hôpitaux universitaires de Genève.
«Mais ne pas savoir quels patients continueront de décliner, il est difficile de traiter la maladie d'Alzheimer tôt dans le processus de la maladie.»
Haller et une équipe de chercheurs ont utilisé deux nouvelles techniques pour imager le cerveau de 35 participants témoins (âge moyen 63,7) et 69 patients atteints de MCI (âge moyen 65 ans), dont 38 femmes et 31 hommes.
Les patients ont été diagnostiqués avec un MCI sur la base d'une batterie de tests neuropsychologiques, qui ont été répétés sur 67 des patients un an plus tard pour déterminer si leur maladie était stable (40 patients) ou évolutive (27 patients).
À l'aide d'une technique avancée appelée IRM pondérée en fonction de la sensibilité, les chercheurs ont pu générer des scans avec plus de détails sur les nombreux vaisseaux sanguins du cerveau, y compris la présence de minuscules fuites appelées microhémorragies ou micro-saignements.
«Le nombre de micro-saignements cérébraux était significativement plus élevé chez les personnes ayant une légère déficience cognitive que celles du groupe témoin», a déclaré le Dr Haller.
Les examens IRM ont révélé des micro-saignements chez 33% des personnes ayant un MCI stable et 54% de celles ayant un MCI progressif. Seulement 14 pour cent des participants témoins avaient des micro-saignements.
L'IRM pondérée en fonction de la sensibilité a également révélé que, par rapport aux participants témoins, les personnes atteintes de MCI présentaient une concentration de fer significativement accrue dans certaines zones profondes de la structure du cerveau et des niveaux réduits de fer dans d'autres.
«La distribution modifiée du fer dans les noyaux sous-corticaux était une autre caractéristique distinctive entre les individus témoins en bonne santé et les patients atteints de troubles cognitifs légers», a déclaré le Dr Haller.
L'équipe de Haller a également analysé les données IRM avec des machines à vecteurs de support (SVM), une technique d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour identifier des modèles au sein d'un groupe et créer des classifications.
L'analyse SVM des données d'IRM de base acquises lors de l'examen initial a distingué les patients avec un MCI progressif de ceux avec un MCI stable avec une précision de 85%.
«Le but de mon travail est d'identifier des biomarqueurs de troubles cognitifs légers qui nous aideront à diagnostiquer les patients individuels à risque de déclin», a déclaré le Dr Haller. «L'utilisation de SVM pour analyser les dépôts de fer dans le cerveau peut être un tel biomarqueur.»
Source: Société de radiologie d'Amérique du Nord
