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Un test linguistique pourrait-il diagnostiquer la maladie d'Alzheimer ? IBM pose les bases

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Les médecins utilisent des scanners cérébraux et des ponctions lombaires pour diagnostiquer la maladie d'Alzheimer, mais ces méthodes peuvent être coûteuses, invasives et ne sont généralement pas appliquées avant que la personne ne montre des signes de déclin cognitif - à ce stade, il peut être difficile d'enrayer la progression de la maladie.

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IBM pense avoir un début de solution : un modèle d'intelligence artificielle, développé avec Pfizer, qui pourrait éventuellement prédire si une personne développera la maladie d'Alzheimer en utilisant un simple test de langage. Ce modèle, formé et testé sur la base de données provenant d'une étude sur la santé menée sur plusieurs décennies, a correctement prédit si les personnes en bonne santé finiraient par développer la maladie d'Alzheimer dans 74 % des cas. Les résultats sont publiés dans la revue The Lancet eClinical Medicine.

Les chercheurs ont formé des algorithmes d'IA sur des centaines d'échantillons de parole courts, non invasifs et standardisés de la Framingham Heart Study, une étude bien connue qui suit diverses mesures de santé chez plus de 5 000 personnes et leurs familles depuis les années 1940. Les échantillons proviennent d'un test appelé "Cookie Theft Task", dans lequel les personnes sont invitées à décrire un dessin dans leurs propres mots.

"Grâce à notre travail sur d'autres maladies, nous savons qu'il s'agit d'une évaluation cognitive extrêmement descriptive. Chaque personne utilise des processus cognitifs pour recevoir visuellement des informations, y réfléchir et les transformer en un tas de mots", a déclaré Ajay Royyuru, IBM Fellow et vice-président de la recherche sur les soins de santé et les sciences de la vie chez IBM. "C'est un aller-retour des processus cognitifs qui se produisent dans la tête"

Les participants à l'étude de Framingham sur le cœur ont passé le test à maintes reprises, fournissant leurs propres données de base et permettant aux chercheurs d'examiner à quel moment les tests pourraient signaler un déclin cognitif, a ajouté M. Royyuru.

Les chercheurs ont testé le modèle sur des échantillons de parole prélevés sur 80 personnes de l'étude avant qu'elles ne montrent des signes de déclin cognitif. Le modèle a prédit l'apparition de la maladie d'Alzheimer en moyenne sept ans et demi avant que les patients ne soient officiellement diagnostiqués, selon l'étude. Mais le test ne remplacera pas nécessairement la norme clinique actuelle ; il pourrait plutôt être utilisé comme une première étape pour recommander un scanner du cerveau.

"Cela ne signifie pas diagnostiquer la maladie d'Alzheimer à ce moment-là, mais simplement être capable de voir l'anomalie ici. Il suffit de consulter un neurologue pour obtenir une évaluation plus approfondie", a déclaré M. Royyuru. Mais plus loin, le travail d'IBM pourrait conduire au développement de nouveaux biomarqueurs numériques et de tests non invasifs qui pourraient avancer le moment du diagnostic de la maladie d'Alzheimer, a-t-il dit.

A l'avenir, ce modèle pourrait être appliqué à une conversation téléphonique consentie, ou par le biais d'une application sur un téléphone portable, a déclaré M. Royyuru. Il pourrait devenir un test que les gens passent régulièrement, pour obtenir des instantanés de leur état cognitif tout au long de leur vie.

La capacité à détecter précocement la maladie d'Alzheimer pourrait jouer un rôle clé dans le développement de nouveaux traitements pour cette maladie, un domaine qui a connu de nombreux échecs. Les biomarqueurs numériques qui peuvent mesurer quantitativement la progression de la maladie d'une personne pourraient aider les développeurs de médicaments à concevoir de meilleurs essais sur la maladie d'Alzheimer.

"Si nous regardons en arrière, certains essais cliniques sur la maladie d'Alzheimer ont échoué parce que, la plupart du temps, ils ont recruté des patients qui étaient partout en progression du point de vue de la biologie de la maladie", a déclaré M. Royyuru. En d'autres termes, il n'est pas surprenant qu'un médicament qui devrait fonctionner à un certain stade de la maladie échoue dans une population hétérogène de patients à différents stades.

"Il est nécessaire de caractériser l'état d'un individu par des biomarqueurs, en particulier par des biomarqueurs numériques qui permettent une stadification et un recrutement ciblés dans des essais interventionnels appropriés", a-t-il ajouté.

La parole et le langage ne sont qu'un aspect de la fonction cognitive qu'IBM étudie. Dans une étude publiée au début de l'année dernière, les chercheurs d'IBM ont décrit un modèle qui évalue les protéines dans le sang pour prédire l'accumulation de bêta-amyloïde dans le liquide céphalo-rachidien, un marqueur clé de la maladie d'Alzheimer. Le test était précis jusqu'à 77% du temps.