Biotechnologie
Percées non invasives contre la maladie d’Alzheimer qui transforment le dépistage
Plus de 7 millions d’Américains vivent aujourd’hui avec la maladie d’Alzheimer. Ce nombre ne fera qu’augmenter dans les années à venir, avec une projection atteignant près de 13 millions d’ici 2050, selon les données fournies par l’Alzheimer’s Association.
De même, les coûts de santé et de soins de longue durée pour les personnes vivant avec la démence devraient atteindre près d’un billion de dollars en 2050.
À l’échelle mondiale, plus de 57 millions de personnes vivaient avec la démence en 2021, la maladie d’Alzheimer (MA) représentant la majorité (60‑70 %) des cas. Ces chiffres devraient atteindre 139 millions d’ici 2050.
En ce qui concerne le risque à vie d’Alzheimer à 45 ans, il est particulièrement élevé chez les femmes, soit 1 sur 5, contre 1 sur 10 chez les hommes. De plus, deux tiers des Américains atteints d’Alzheimer sont des femmes.
Par ailleurs, les Américains noirs âgés sont environ deux fois plus susceptibles de développer la maladie que les Blancs âgés, tandis que les Hispaniques âgés le sont d’environ une fois et demie.
Bien que la maladie d’Alzheimer survienne le plus souvent après 65 ans, avec un risque qui augmente fortement avec l’âge, elle peut également se manifester chez des personnes plus jeunes dans les cas rares d’Alzheimer à début précoce.
Les chercheurs estiment1 qu’environ 110 personnes sur 100 000 âgées de 30 à 64 ans souffrent de démence à début précoce.
Alors, qu’est‑ce que la maladie d’Alzheimer exactement ? C’est un trouble cérébral progressif qui détruit lentement la mémoire, la pensée, le raisonnement et les capacités d’apprentissage. Il peut également modifier le comportement et la personnalité, ainsi que compromettre le langage et la compréhension spatiale.
Cette maladie neurodégénérative est la forme la plus courante de démence, terme générique désignant le déclin cognitif et la perte de mémoire.
La maladie d’Alzheimer n’est pas une partie normale du vieillissement. C’est un processus biologique qui débute par l’accumulation de protéines dans le cerveau. Deux protéines en particulier sont responsables :
- Amyloïde, qui forme des plaques à l’extérieur des cellules cérébrales
- Tau, qui forme des enchevêtrements à l’intérieur des cellules cérébrales
L’accumulation de ces deux protéines entraîne la mort des cellules cérébrales et conduit à un rétrécissement du cerveau.
Les premiers symptômes de cette maladie comprennent l’oubli de conversations ou d’événements récents, puis, avec le temps, une perte de mémoire sévère qui affecte la capacité d’une personne à accomplir même les tâches quotidiennes les plus simples.
À des stades avancés, la perte de fonction cérébrale peut même provoquer infection, déshydratation ou mauvaise nutrition, pouvant entraîner la mort. L’Alzheimer tue en réalité plus de personnes que le cancer du sein et le cancer de la prostate réunis. Depuis plusieurs années, il figure parmi les dix principales2 causes de mortalité chez les personnes de 65 ans et plus.
Il n’existe toutefois aucun remède contre la maladie d’Alzheimer. Les médicaments disponibles visent à ralentir sa progression et à gérer les symptômes.
Aujourd’hui, pour diagnostiquer cette maladie, les professionnels de santé s’appuient sur l’état de santé du patient, ses antécédents médicaux, sa routine quotidienne et tout changement d’humeur ou de comportement. Ils utilisent également plusieurs tests, dont des analyses sanguines, des tests cognitifs, des tests du liquide céphalo‑rachidien (LCR), l’IRM cérébrale, le scanner CT, le PET scan, ainsi que des évaluations psychiatriques et de santé mentale.
La recherche dans ce domaine élargit la gamme de ces tests et outils pour un dépistage précoce, notamment en utilisant l’IA et l’imagerie avancée pour identifier les changements cérébraux.
Des percées non invasives contre l’Alzheimer sont également explorées pour le dépistage précoce, le diagnostic et le traitement des symptômes.
À ce sujet, plus tôt cette année, un essai clinique a constaté que l’ouverture répétée de la barrière hémato‑encéphalique (BHE) par ultrasons focalisés sur les lobes frontaux est non seulement sûre, mais peut également réduire les plaques amyloïdes.
Cela a également amélioré les symptômes neuropsychiatriques courants (anxiété, agitation, irritabilité et délires) liés à la maladie. Selon le Dr Neal Kassell, fondateur et président de la Focused Ultrasound Foundation, qui a financé la recherche menée par l’hôpital Anam de l’Université de Corée en collaboration avec l’Université Yonsei:
« La recherche sur l’Alzheimer est restée relativement stagnante au cours des dernières décennies, mais les ultrasons focalisés offrent un espoir dans un domaine qui cherche depuis longtemps des solutions innovantes et ont le potentiel de bouleverser le cours de cette maladie dévastatrice. »
Cliquez ici pour découvrir comment l’IA peut aider à prédire la maladie d’Alzheimer.
Le rythme cardiaque au repos améliore la prédiction du risque de démence dans diverses populations
Alors que les scientifiques commencent à regarder au‑delà du cerveau pour détecter les premiers signes d’alerte, un lien évident est souvent négligé: la connexion cœur‑cerveau. Une équipe internationale de chercheurs a en fait découvert que le rythme cardiaque au repos peut aider à détecter le risque de démence avec une précision accrue chez la plupart des groupes raciaux.
Le rythme cardiaque correspond simplement au nombre de battements du cœur par minute. Un rythme cardiaque normal au repos, c’est‑à‑dire lorsque nous sommes calmes et inactifs, varie entre 60 et 100 battements par minute. Des variations du rythme cardiaque peuvent indiquer une affection cardiaque ou d’autres problèmes de santé.
La même mesure du battement qui nous aide à surveiller la santé cardiaque et le niveau de forme physique, selon les chercheurs, peut également aider à prédire le risque de démence.
Selon Newman Sze, professeur en sciences de la santé à l’Université Brock et titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur les mécanismes de la santé et de la maladie, un rythme cardiaque anormal est l’un des facteurs de risque les plus importants pour la démence après l’obésité et l’hypertension.
Par exemple, ils peuvent signaler un stress chronique sous‑jacent et une dysfonction autonome, qui pourraient contribuer à la neurodégénérescence et à une mauvaise perfusion cérébrale.
« Si le rythme cardiaque au repos est trop bas ou trop rapide en raison d’une insuffisance du muscle cardiaque, il n’y a pas assez de sang pompé vers le cerveau. Le cerveau ne reçoit pas assez d’oxygène et de nutriments, ce qui entraîne une dégénérescence cérébrale. »
– Sze
Cette caractéristique, cependant, n’est pas prise en compte dans l’un des outils pronostiques les plus largement utilisés, le modèle CAIDE.
Afin d’évaluer la susceptibilité d’un patient à développer une démence à l’avenir, l’outil d’évaluation international Cardiovascular Risk Factors, Aging and Incidence of Dementia (CAIDE) utilise plusieurs mesures physiologiques et sociales.
Le modèle CAIDE a été fondamental dans la prise de décision clinique, le conseil aux patients et la gestion du risque.
Bien qu’il montre de fortes capacités prédictives, le modèle actuel ne capture pas l’image complète de la santé d’une personne, notamment parmi les divers groupes raciaux aux États‑Unis, selon les chercheurs. La validité limitée du modèle existant peut se traduire par un accès inégal aux soins, des disparités dans la qualité des soins et des variations des facteurs de risque liés à la démence, tels que les maladies cardiovasculaires.
De plus, les modèles de prédiction, comme le souligne l’étude, sont souvent construits à partir d’une population très sélective, ce qui ne fonctionne pas pour les démographies diverses.
Ainsi, l’équipe de recherche composée de huit membres a étudié l’impact de l’inclusion du rythme cardiaque au repos (RHR) dans le modèle CAIDE afin de voir si son ajout améliorerait le modèle et augmenterait l’accès équitable à la prédiction de la démence.
Le RHR, après tout, est un marqueur accessible et non invasif de la santé cardiaque, qui, contrairement aux facteurs de risque cardiovasculaires traditionnels, offre des informations supplémentaires liées à la fonction du système nerveux autonome et aux réponses au stress cardiovasculaire.
Pour évaluer l’efficacité du RHR, l’équipe a utilisé les données de 44 467 participants américains âgés de 18 ans et plus, y compris ceux de 65 ans et plus, recueillies par le National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC) entre 2005 et 2023. Elles comprenaient également des informations provenant de tests cognitifs, d’examens physiques et d’entretiens.
Pour développer le modèle, l’équipe a appliqué un algorithme de forêt aléatoire sur le jeu de données NACC.
La technique d’apprentissage automatique (ML) a capturé des relations complexes et non linéaires entre les variables, améliorant la prédiction du risque de démence.
Les participants de la base de données ont d’abord été répartis en groupes raciaux autodéclarés: Blanc, Noir africain, Hispaniques, Asiatiques et deux populations autochtones: Amérindiens et Autochtones de l’Alaska.
L’équipe de recherche a ensuite fait passer chaque groupe à travers le modèle CAIDE actuel, composé de l’âge, du sexe, du niveau d’éducation, de l’activité physique, de l’indice de masse corporelle (IMC), du taux de cholestérol et des mesures d’hypertension, ainsi que du biomarqueur de l’allèle ε4 de l’apolipoprotéine E (APOE), le facteur génétique le plus fort de risque pour la MA.
Le processus a ensuite été répété avec le modèle CAIDE‑RHR incluant le rythme cardiaque au repos. Sze explique:
« Cet ajustement a considérablement amélioré la prédiction du risque de démence chez la plupart des groupes raciaux, offrant une façon plus inclusive et accessible d’identifier les individus à risque. »
L’avantage, c’est que le rythme cardiaque au repos est facile à mesurer, ce qui signifie que davantage de personnes peuvent être dépistées et suivies. Cela rend le modèle CAIDE‑RHR plus inclusif.
Alors que des tentatives antérieures ont cherché à améliorer la précision du modèle CAIDE grâce à des analyses de laboratoire coûteuses pour détecter des biomarqueurs de démence dans le sang, cela risque de réduire l’accès pour les populations multiculturelles et défavorisées.
« En revanche, le rythme cardiaque au repos peut être mesuré avec un simple brassard de tension artérielle ou en posant les doigts sur le poignet — des méthodes rapides, non invasives et largement disponibles, même dans les milieux communautaires défavorisés. »
– Shakiru Alaka, doctorant et auteur principal de l’étude.
Selon les résultats de l’étude, qui a été publiée3 dans Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Association, le modèle CAIDE‑RHR a amélioré de façon significative la précision de la prédiction du risque de démence pour tous les groupes raciaux étudiés, à l’exception des populations autochtones américaines. Cela pourrait être dû au faible nombre de participants, indique l’étude. Selon Sze:
« Cette découverte souligne l’importance du lien entre la santé cardiaque et la santé cérébrale. »
Le modèle CAIDE‑RHR, à faible coût et non invasif, représente, poursuit‑il, « une étape vers la réduction des lacunes systémiques dans la façon dont nous évaluons le risque de démence parmi des populations diverses », pouvant être intégré aux soins de routine « pour aider à identifier plus tôt et de façon plus équitable les personnes à risque. »
Les tâches cognitives basées sur la vidéo détectent l’Alzheimer des années avant les symptômes
Alors que l’étude précédente utilisait le ML et le rythme cardiaque au repos, des chercheurs de Rutgers‑Newark utilisent des jeux vidéo pour le dépistage précoce de l’Alzheimer et ont constaté qu’ils sont aussi efficaces que les analyses sanguines.
Les chercheurs ont développé ces jeux afin d’aider à détecter la maladie des années avant que ses symptômes ne deviennent perceptibles.
Ces tests novateurs de démence offrent une forme non invasive de dépistage, correspondant aux résultats des tests sanguins largement disponibles qui révèlent les biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer. Les nouveaux tests non invasifs présentent également l’avantage supplémentaire d’être indolores et économiques, car ils ne nécessitent pas de techniciens formés pour prélever des échantillons sanguins.
Publié dans la revue Alzheimer’s Research & Therapy, l’étude4 a été menée par l’Aging & Brain Health Alliance, qui se concentre sur le rôle de la génétique et du mode de vie dans le retardement de l’Alzheimer.
Grâce à cette découverte, les chercheurs n’auront plus à attendre que la maladie soit diagnostiquée de manière conventionnelle et pourront choisir les participants aux essais médicamenteux aux stades les plus précoces de la maladie de façon non invasive, économisant ainsi des années dans le calendrier des essais cliniques.
« C’est assez excitant pour nous car même avant que les problèmes cognitifs ne deviennent évidents, nous disposons d’un signe d’alerte précoce. »
– Lead author Miray Budak of the Center for Molecular & Behavioral Neuroscience
L’alliance développe et teste son outil de dépistage par jeu vidéo depuis plus de deux décennies. Et enfin, ils disposent de davantage de preuves confirmant son efficacité à détecter une fonction cérébrale réduite des années avant que les patients ou leurs proches ne remarquent des symptômes.
Le test vidéo, appelé tâche de généralisation, mesure la capacité cognitive d’une personne. Cela se fait en démontrant à quel point une personne peut déduire une règle liée aux formes et aux couleurs puis l’appliquer à de nouveaux exemples.
L’équipe a également développé une autre évaluation utilisant l’IRM pour détecter les baisses de flexibilité cérébrale.
Pour tester l’efficacité de leurs outils, l’équipe a récemment mené une étude impliquant 148 participants, tous Afro‑Américains et cognitivement intacts. Ils ont passé plusieurs tests cognitifs, dont la tâche de généralisation, avant de donner des échantillons sanguins et de subir une IRM cérébrale.
Contrairement aux tests cognitifs actuellement utilisés, qui exigent que les participants se souviennent d’une liste de mots ou dessinent une horloge et échouent souvent à détecter les symptômes de l’Alzheimer jusqu’à un stade trop avancé, les outils de Rutgers‑Newark sont simples, utilisables partout dans le monde et soutiennent une intervention précoce, permettant aux personnes de mieux protéger la santé de leur cerveau.
Modèles numériques jumeaux personnalisés pour le diagnostic précoce de l’Alzheimer
Une nouvelle étude, entre‑temps, a créé un modèle jumeau numérique afin d’aider au diagnostic de la maladie d’Alzheimer à ses stades précliniques, comme le déclin cognitif subjectif (DCS), ce qui peut permettre une prise en charge en temps opportun.
Les méthodes de diagnostic précoce actuelles sont inadaptées à ces dépistages précliniques en raison de leur disponibilité limitée et de leur fiabilité diagnostique. De plus, elles reposent sur des méthodes invasives et peu disponibles, ce qui augmente le sous‑diagnostic de la MA à ses formes précliniques.
Pour surmonter ces défis, l’étude5 publiée dans Alzheimer’s Research & Therapy a présenté le modèle Digital Alzheimer’s Disease Diagnosis ou DADD, qui fournit des biomarqueurs numériques de la maladie d’Alzheimer en exploitant la modélisation cérébrale personnalisée et les enregistrements EEG. Les signaux EEG ont été collectés chez des sujets sains ainsi que chez des patients atteints de DCS.
L’électroencéphalographie (EEG) est un outil largement adopté qui a été largement utilisé pour étudier les effets de la MA et du déclin cognitif sur l’activité électrique du cerveau mesurée lors de tâches cognitives ou au repos.
Bien que l’EEG présente les avantages de coûts réduits et de large disponibilité, contrairement à des méthodes diagnostiques plus coûteuses comme l’IRM et le PET, il possède des limites, principalement liées à la résolution spatiale et aux effets de conduction du volume.
De plus, il n’existe aucun pipeline diagnostique pour la MA basé sur les enregistrements EEG qui ait atteint une utilisation clinique.
Ici, l’étude a noté que les modèles computationnels et les jumeaux numériques offrent une solution prometteuse, mais ils sont rarement utilisés en milieu clinique.
Ainsi, l’équipe a créé le modèle DDD, qui a utilisé les mécanismes associés aux maladies pour créer un jumeau numérique personnalisé pour chaque patient. Le modèle DADD a démontré une grande précision dans la prévision des biomarqueurs du liquide céphalo‑rachidien (LCR) de l’Alzheimer ainsi que la conversion vers un déclin cognitif clinique.
Les biomarqueurs numériques dérivés du modèle ont pu distinguer de façon robuste les participants atteints de DCS de ceux en bonne santé, avec une amélioration de 7 % de la précision de classification par rapport aux biomarqueurs EEG standards.
Le modèle a également identifié avec succès les patients positifs aux biomarqueurs LCR de la MA avec une précision de 88 %, bien supérieure aux 58 % de précision des biomarqueurs EEG. L’étude note:
« Prédire les biomarqueurs du LCR en combinant les jumeaux numériques avec des enregistrements non invasifs pourrait révolutionner le diagnostic de la MA à ses stades précoces, ouvrant la voie à l’application clinique des jumeaux numériques dans le diagnostic de la MA. »
Les tests de tapotement des doigts à capteur magnétique révèlent l’Alzheimer à son stade le plus précoce
Alors que le déficit cognitif est un symptôme central et précoce de la maladie d’Alzheimer, il peut également modifier le fonctionnement du corps.
Ces changements physiques peuvent se manifester par des muscles raides, de la fatigue, une perte d’équilibre ou de coordination, des pieds traînants, des difficultés à se lever ou à s’asseoir, et des secousses incontrôlables.
Des études portant sur la fonction des doigts chez les patients atteints de démence ont constaté une détérioration du contrôle moteur fin. Elles ont également rapporté des intervalles plus longs entre les tapotements et moins de tapotements chez les patients atteints de MA et de trouble cognitif léger (TCL) comparés à des personnes âgées en bonne santé.
Pour tester cela, le Centre national japonais de gérontologie et de gérontologie (NCGG) et Hitachi ont collaboré et ont signalé une forte corrélation entre un mouvement de tapotement spécifique du doigt et la démence de type Alzheimer. Pour cela, ils ont utilisé une technique d’analyse d’onde qui a permis d’extraire une variété de schémas de tapotement à partir des données de capacité motrice à l’aide de capteurs magnétiques (UB1).
Les patients atteints de démence présentaient des tapotements plus lents et moins réguliers, démontrant que ce simple mouvement rythmique peut servir d’indicateur précoce du déclin cognitif.
Dans leurs recherches conjointes ultérieures, NCGG et Hitachi ont exploré6 les différences de mouvements des doigts lors du tapotement entre les personnes âgées en bonne santé et les patients atteints de MA et de TCL. Cette fois‑ci, ils ont utilisé UB‑2, le dispositif de tapotement à capteur magnétique amélioré.
Selon l’étude, les patients atteints de maladie d’Alzheimer peuvent présenter une durée de contact retardée lors du tapotement, un rythme irrégulier et un décalage temporel entre les deux mains.
Les résultats de l’étude ont montré que la durée de contact chez les patients atteints de MA et de TCL était « significativement plus longue » que chez les personnes âgées en bonne santé. Ce retard de la durée de contact lors du tapotement, note l’étude, pourrait être un schéma caractéristique observé dès le stade de TCL, en tant que stade antérieur.
Glissez pour faire défiler →
| Méthode | Type | Invasivité | Coût approximatif | Précision de détection |
|---|---|---|---|---|
| Modèle du rythme cardiaque au repos (CAIDE‑RHR) | Mesure physiologique | Non invasive | Faible | Élevée (varie selon le groupe) |
| Tâches cognitives par jeu vidéo | Test cognitif | Non invasive | Faible | Comparable aux analyses sanguines |
| Modèle EEG Jumeau numérique (DADD) | EEG + Modélisation computationnelle | Non invasive | Moyenne | Jusqu’à 88 % |
| Tapotement des doigts à capteur magnétique | Évaluation des compétences motrices | Non invasive | Faible | Élevée pour la détection à un stade précoce |
Investir dans le traitement de l’Alzheimer
La société pharmaceutique mondiale, Eli Lilly and Company (LLY ), est un nom de premier plan dans le secteur, développant activement des médicaments contre l’Alzheimer.
L’année dernière, son traitement contre l’Alzheimer pour les adultes présentant les premiers symptômes de la MA, Kisunla™ (donanemab‑azbt), a reçu l’approbation de la FDA. Le traitement a montré des résultats prometteurs en ralentissant le déclin cognitif chez les patients en stade précoce
Eli Lilly and Company (LLY )
Eli Lilly est une société d’une capitalisation boursière de 605,2 milliards de dollars, dont les actions se négocient actuellement à 648,38 $, en baisse de 17,17 % depuis le début de l’année. Le cours de l’action a atteint son pic à 972,5 $ fin 2024.
(LLY )
L’action a récemment connu une chute à son plus bas depuis 19 mois, due à un revers inattendu de son médicament oral contre l’obésité, l’orforglipron. Bien que les patients ayant reçu la dose la plus élevée du comprimé pendant 72 semaines aient perdu jusqu’à 11,5 % de poids de plus que ceux ayant reçu un placebo, les résultats étaient plus faibles que ceux du Wegovy de Novo Nordisk‘s (NVO ).
Les résultats du deuxième trimestre d’Eli Lily ont toutefois présenté un tableau optimiste. Ses ventes ont augmenté de 38 % pour atteindre 15,56 milliards de dollars tandis que le bénéfice net ajusté par action a progressé de 61 % à 6,31 $.
Dernières actualités boursières d’Eli Lilly (LLY) et développements
L’avenir du dépistage non invasif de l’Alzheimer
Toutes les trois secondes, une personne développe une démence, ce qui montre à quel point il est crucial de trouver des traitements efficaces pour cette maladie débilitante. Mais bien qu’il n’existe pas encore de remède, les chercheurs réalisent des percées puissantes.
Des relevés du pouls aux tapotements des doigts, en passant par les jeux vidéo et les jumeaux numériques du cerveau, la recherche sur l’Alzheimer converge vers des diagnostics plus rapides, moins chers et plus inclusifs. En détectant et en gérant les symptômes bien avant leur apparition, ces mesures quotidiennes peuvent permettre aux personnes de préserver leur santé cognitive plus longtemps et de réduire la charge des aidants !
Références:
1. He, Q., Wang, W., Zhang, Y., Xiong, Y., Tao, C., Ma, L., You, C., Ma, J., & Jiang, Y. Global burden of young‑onset dementia, from 1990 to 2021: an age‑period‑cohort analysis from the Global Burden of Disease Study 2021. Translational Psychiatry, 15(1), 56, published 17 février 2025. https://doi.org/10.1038/s41398-025-03275-w
2. Alzheimer’s Association. 2022 Alzheimer’s disease facts and figures. Alzheimer’s & Dementia, 18(4), 700–789, published 14 mars 2022. https://doi.org/10.1002/alz.12638
3. Alaka, S.A., Ngan, S.-F.C., Shookoni, M., MacPherson, R.E.K., Faught, B.E., Klentrou, P., Kalaria, R., Chen, C.P., & Sze, S.K. Enhancing the validity of CAIDE dementia risk scores with resting heart rate and machine learning: An analysis from the National Alzheimer’s Coordinating Center across all races/ethnicities. Alzheimer’s & Dementia, published 8 août 2025. https://doi.org/10.1002/alz.70442
4. Budak, M., Fausto, B.A., Osiecka, Z., et al. Elevated plasma p‑tau231 is associated with reduced generalization and medial temporal lobe dynamic network flexibility among healthy older African Americans. Alzheimer’s Research & Therapy, 16, 253, published 22 novembre 2024. https://doi.org/10.1186/s13195-024-01619-0
5. Amato, L.G., Lassi, M., Vergani, A.A., et al. Digital twins and non‑invasive recordings enable early diagnosis of Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Research & Therapy, 17, 125, published 31 mai 2025. https://doi.org/10.1186/s13195-025-01765-z
6. Sugioka, J., Suzumura, S., Kawahara, Y., Osawa, A., Maeda, N., Ito, M., Nagahama, T., Kuno, K., Shiramoto, K., Kizuka, S., Mizuguchi, T., Sano, Y., Kandori, A., & Kondo, I. Assessment of finger movement characteristics in dementia patients using a magnetic sensing finger‑tap device. Japanese Journal of Comprehensive Rehabilitation Science, 11, 91–98, published 2020. https://doi.org/10.11336/jjcrs.11.91
