Des chercheurs canadiens ont découvert un moyen pour détecter les personnes qui pourraient développer une démence 2 ans avant l’apparition des premiers symptômes. Ces experts du Laboratoire de neuro-imagerie translationnelle de l’Institut universitaire de santé mentale Douglas de l’Université McGill ont proposé une méthode probabiliste fondée sur l’apprentissage automatique, conçue pour évaluer l’évolution vers la démence dans les 24 mois, basée sur les informations régionales d’un seul scanner tomographique par émission de positrons amyloïdes (TEP). Ils ont donc développé un algorithme en se basant sur des techniques d’intelligence artificielle et des mégadonnées. Selon les résultats publiés dans Neurobiology of Aging, l’algorithme est capable de détecter les signes distinctifs de la démence chez des patients qui présentent des facteurs de risque de la maladie d’Alzheimer. Cette nouvelle technique pourrait non seulement permettre d’accélérer la recherche sur le traitement de la maladie d’Alzheimer mais aussi améliorer les soins offerts aux patients. Si à l’heure actuelle, il est impossible de guérir de cette maladie d’évolution lente, on sait que plus tôt le diagnostic est posé, plus vite une prise en charge spécifique peut être instaurée, permettant d’assurer une meilleure qualité de vie au patient.

S. Mathotaarachchi, Tharick A. Pascoal, Monica Shin,  et al. Identifying incipient dementia individuals using machine learning and amyloid imaging. Neurobiol Aging. 2017 Nov;59:80-90.