Selon l’Organisation mondiale de la santé, environ 55 millions de personnes dans le monde souffrent de démence. La forme la plus courante est la maladie d’Alzheimer, une maladie incurable qui entraîne une détérioration des fonctions cérébrales.
En plus de l’impact physique, la maladie d’Alzheimer a des conséquences psychologiques, sociales et économiques, non seulement pour les personnes vivant avec la maladie, mais aussi pour ceux qui les aiment et prennent soin d’elles. Étant donné que les symptômes s’aggravent avec le temps, il est important que les patients et leurs soignants se préparent à l’éventuel besoin d’augmenter leur soutien à mesure que la maladie progresse.
À cette fin, des chercheurs de l’Université du Texas à Arlington ont développé un nouveau cadre basé sur l’apprentissage pour aider les patients atteints de la maladie d’Alzheimer à déterminer exactement où ils se situent dans le spectre du développement de la maladie. Cela leur permet de mieux prédire le calendrier des stades ultérieurs, ce qui facilite la planification du traitement futur à mesure que la maladie progresse.
“Diverses approches de prédiction ont été proposées et évaluées depuis des décennies pour évaluer la capacité prédictive de la maladie d’Alzheimer et de son précurseur, une déficience cognitive légère”, a déclaré Dajiang Zhu, professeur agrégé d’informatique et d’ingénierie à l’UTA. Il est l’auteur principal d’un nouvel article évalué par des pairs et publié en libre accès. Recherche pharmacologique. « Beaucoup de ces outils prédictifs antérieurs n’ont pas pris en compte l’évolution continue de la maladie d’Alzheimer et les stades transitionnels de la maladie. »
Dans le cadre de travaux soutenus par plus de 2 millions de dollars de subventions des National Institutes of Health et du National Institute on Aging, du laboratoire de recherche sur l’imagerie médicale et les découvertes en neurosciences de Zhu et de Li Wang, professeur agrégé de mathématiques à l’UTA, un nouveau cadre d’intégration basé sur l’apprentissage , code les différentes étapes du développement de la maladie d’Alzheimer dans un processus qu’ils appellent un « arbre d’intégration de la maladie » ou DETree. Grâce à ce cadre, DETree peut non seulement prédire de manière efficace et précise chacun des cinq groupes cliniques fins du développement de la maladie d’Alzheimer, mais également fournir des informations plus détaillées sur l’état en projetant où se trouvera le patient au sein de ces groupes à mesure que la maladie progresse.
Pour tester leur cadre DETree, les chercheurs ont utilisé les données de 266 personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer de l’initiative multicentrique de neuroimagerie de la maladie d’Alzheimer. Les résultats de la stratégie DETree ont été comparés à d’autres méthodes largement utilisées pour prédire la progression de la maladie d’Alzheimer et l’expérience a été répétée plusieurs fois en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique pour valider la technique.
“Nous savons que les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer développent souvent des symptômes qui s’aggravent à des rythmes très différents”, a déclaré Zhu. « Nous sommes heureux que notre nouveau cadre soit plus précis que les autres modèles prédictifs disponibles. Nous espérons que cela aidera les patients et leurs familles à mieux planifier les incertitudes liées à cette maladie complexe et dévastatrice.
Lui et son équipe croient que le cadre DETree a le potentiel d’aider à prédire la progression d’autres maladies qui ont plusieurs stades cliniques de développement, telles que la maladie de Parkinson, la maladie de Huntington et la maladie de Creutzfeldt-Jakob.