Santé / Médecine personnalisée

Première identification des signes précoces d'Alzheimer

Date:
Mis à jour le 10/05/2022
Une équipe de recherche pluridisciplinaire – associant des chercheurs de l'équipe-projet Aramis, de l'Inserm et de Cegedim – vient de publier, dans la prestigieuse revue The Lancet Digital Health, les résultats de recherche à partir d’une grande base de données pour identifier les facteurs de risque de démence due à la maladie d'Alzheimer. Son originalité ? Elle s'appuie sur l'analyse des dossiers médicaux de près de 80 000 patients consultant chez des médecins généralistes, en France et au Royaume-Uni.
Modélisation d'un cerveau
© Unsplash / Robina Weermeijer

Dans les profondeurs des big data sanitaires

Quels sont les facteurs de risque d’Alzheimer, 15 ans avant les premiers symptômes ? Cette question est capitale pour les spécialistes de cette maladie neurodégénérative, dont on sait qu'elle met de nombreuses années pour être cliniquement visible. Jusqu'à présent, les réponses étaient parcellaires et basées sur des approches facteur de risque spécifique « Notre étude se démarque au contraire par la vaste quantité de données de santé analysées et le fait qu'elle a été menée sur des data collectées dans deux pays (la France et le Royaume-Uni), ce qui est assez rare », explique Stanley Durrleman, codirecteur de l’équipe-projet Aramis, intégrée à l’Institut du cerveau (ICM), et commune au centre Inria de Paris, à Sorbonne Université, au CNRS et à l'Inserm.

« La recherche n'a pas non plus été conduite sur la base d'hypothèses prédéfinies mais elle s'appuie sur 123 associations possibles, extraites dans tout le corpus de données médicales, indique le chercheur. Elle tire parti du double positionnement de l'équipe Aramis (à la fois numérique et médical), qui s'appuie autant sur des informaticiens et mathématiciens que sur des médecins et des épidémiologistes. »

Analyses croisées avec l'aide de professionnels de santé

L'étude, pilotée par Stanley Durrleman, Thomas Nedelec, chercheur à l'Institut du cerveau, et Carole Dufouil, directrice de recherche à l'Inserm à Bordeaux, s'appuie sur leurs expertises complémentaires. Les chercheurs ont eu accès aux données médicales anonymisées de près de 40 000 patients souffrant de démence due à Alzheimer (20 214 au Royaume-Uni, et 19 458 en France), et celles d'autant de patients appartenant à un groupe témoin, qui n’ont pas développé de maladies neurodégénératives sur la période étudiée. Les données ont été extraites de la base de données THIN (The Health Improvement Network) du groupe Cegedim, spécialiste des logiciels métier dédiés aux professionnels de santé. Des tests d’association ont été effectués entre de nombreux diagnostics extraits des dossiers médicaux et observés jusqu’à 15 ans avant le diagnostic et l’apparition d’une maladie d’Alzheimer.

« Les rapprochements ainsi effectués nous ont permis de confirmer des facteurs de risque connus, comme les problèmes d'audition, et d'autres facteurs ou symptômes précoces qui le sont moins, comme la spondylarthrose cervicale ou la constipation, et devront donc faire l'objet d'études complémentaires pour comprendre les mécanismes sous jacents », confie le chercheur Thomas Nedelec. « La question reste de savoir si les problèmes de santé rencontrés sont des facteurs de risque ou bien des symptômes ou signes avant-coureurs de la maladie. »

10 facteurs de risques et/ou signes avant-coureurs de la maladie d'Alzheimer

Il ressort des explorations statistiques effectuées dans les dossiers médicaux une liste des 10 pathologies les plus fréquemment rencontrées par les patients qui déclareront une maladie d’Alzheimer dans les 15 ans : la dépression figure en tête de liste, suivie par l'anxiété, l'exposition à un stress important, la perte d'audition, la constipation, la spondylarthrose cervicale, les pertes de mémoire, la fatigue (et les malaises), et enfin les chutes et les pertes de poids soudaines. « Carole Dufouil, épidémiologiste, et Stéphane Epelbaum, neurologue, ont contribué à valider la méthodologie et à interpréter la pertinence de ces associations statistiques, précise Stanley Durrleman. Ces résultats doivent encore être affinés mais sont dès à présent précieux pour les professionnels de santé, et tous les acteurs de la prévention, qui pourraient essayer d'agir sur ces facteurs de risque, dès qu'ils sont détectés, en espérant pouvoir prévenir la maladie. »

Même son de cloche du côté de Thomas Nedelec, qui souhaite « multiplier et élargir ces analyses pour comprendre la dynamique de la maladie ». Le but étant de détecter le plus tôt possible les signes précoces et facteurs de risques pour retarder le début de la maladie. « Certains chercheurs pensent par exemple que le fait d'appareiller une personne qui souffre d'une perte d'audition peut dans certains cas retarder l'apparition d'une forme de démence, détaille Thomas Nedelec. La perte de l'audition est en effet synonyme de moindres contacts, et donc d'un cerveau moins stimulé, dont les neurones risquent de disparaître plus rapidement qu'ils ne le devraient ».

Poursuite des explorations

Ce n'est qu'un début et plusieurs suites scientifiques sont déjà à l'ordre du jour. La première d'entre elles consiste à élargir et diversifier le corpus de données étudié. Une bourse du programme européen pour l’étude des maladies neurodégénératives (Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research) va permettre aux chercheurs d'Aramis d'ajouter au gisement existant des data provenant de Suède et d'Australie et ainsi d'étendre prochainement leurs analyses à plus de 26 millions de données d’historiques médicaux. Ces données permettront aussi d'élargir les recherches à d'autres maladies dégénératives (Parkinson, maladie de Charcot, sclérose en plaque...). Et ce, « afin de pouvoir identifier le socle commun de ces pathologies et les spécificités associées à chacune », conclut Stanley Durrleman.

Enfin, les chercheurs souhaitent étudier comment de tels résultats pourraient, à terme, améliorer le repérage précoce des malades. Dans un premier temps, l’entreprise Cegedim va alerter automatiquement les médecins généralistes utilisant leur logiciel pour les prévenir si un patient possède plusieurs des facteurs de risque identifiés et proposer un suivi adapté. Les nouvelles données collectées dans ce cadre viendront affiner les moyens de repérage des personnes à risque, préalable indispensable à la mise en place de stratégies de prévention efficaces.