Prédire l’amyloïde : l’IA au service de la détection précoce
10 février 2025
#Alzheimer #MachineLearning #Neurologie #Dépistage #PlaqueAmyloïde
L’accumulation de plaques amyloïdes dans le cerveau constitue une caractéristique pathologique essentielle de la maladie d’Alzheimer. Ces plaques apparaissent souvent des années, voire des décennies, avant l’apparition des symptômes cognitifs. Et l’accumulation est associée à un risque accru de déclin cognitif, ce qui en fait une cible prioritaire pour le dépistage et l’intervention précoce. Cependant, les outils de détection actuels, comme la ponction lombaire pour mesurer les biomarqueurs dans le liquide céphalo-rachidien (LCR) ou l’imagerie TEP (tomographie par émission de positons), sont à la fois invasifs, coûteux et peu accessibles à grande échelle, limitant leur utilisation dans les populations asymptomatiques.
L’accumulation de plaques amyloïdes dans le cerveau constitue une caractéristique pathologique essentielle de la maladie d’Alzheimer. Ces plaques apparaissent souvent des années, voire des décennies, avant l’apparition des symptômes cognitifs. Et l’accumulation est associée à un risque accru de déclin cognitif, ce qui en fait une cible prioritaire pour le dépistage et l’intervention précoce. Cependant, les outils de détection actuels, comme la ponction lombaire pour mesurer les biomarqueurs dans le liquide céphalo-rachidien (LCR) ou l’imagerie TEP (tomographie par émission de positons), sont à la fois invasifs, coûteux et peu accessibles à grande échelle, limitant leur utilisation dans les populations asymptomatiques.
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Référence scientifique
Le Scouarnec, L., et al. (2024). Development and assessment of algorithms for predicting brain amyloid positivity in a population without dementia. Alzheimer's Research & Therapy, 16(1), 219
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