Un modèle informatique simule la façon dont la maladie d’Alzheimer se propage dans le cerveau
Une équipe de chercheurs a mis au point le premier modèle informatique qui simule efficacement la propagation des protéines toxiques associées à plusieurs maladies neurodégénératives dans le cerveau sur une période de 30 ans. Avec le fait de proposer un nouvel outil de diagnostic possible pour dépister ces maladies à un stade précoce, le modèle pourrait aider les chercheurs à mieux déterminer l’efficacité des nouveaux traitements.
Le modèle s’est d’abord concentré sur trois principales maladies neurodégénératives : la maladie d’Alzheimer, la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique (SLA). Des protéines particulières mal pliées associées à la progression de chaque maladie ont d’abord été identifiées en étudiant le cerveau de nombreux patients décédés. Ensuite, un modèle informatique a été mis au point, incorporant nos connaissances sur la façon dont les différents signaux passent dans le cerveau.
Selon Ellen Kuhl, coauteure de la nouvelle étude :
Imaginez un effet domino. Notre modèle relie les points entre les données statiques, mathématiquement, pour montrer la progression de la maladie avec des détails sans précédent.
Le modèle ci-dessous présente comment les protéines tau toxiques se propagent dans le cerveau des patients atteints de la maladie d’Alzheimer (Institut de technologie Stevens)
Dans le cas de la maladie d’Alzheimer, par exemple, l’équipe a conçu deux simulations distinctes modélisant la progression des protéines tau et bêta-amyloïdes, considérées comme les principaux signes pathologiques associés à cette maladie. Une fois que les protéines toxiques ont été » ensemencées » dans une région spécifique du cerveau, le modèle a simulé efficacement le développement de la maladie qui ressemblait exactement aux modèles associés à sa progression.
Un aperçu chronologique de la propagation de la maladie d’Alzheimer. (Institut de technologie Stevens)
Propagation des protéines Tau. (Institut de technologie Stevens)
Les chercheurs suggèrent qu’en dépit de la variété des protéines à l’origine des différentes maladies neurodégénératives et des différents points d’origine dans le cerveau, la progression de chaque maladie peut généralement être prédite en fonction de la neuroanatomie du cerveau. Johannes Weickenmeier, auteur principal de l’étude, affirme qu’avec davantage de données et de nouvelles techniques d’imagerie cérébrale, ces modèles de visualisation de la maladie devraient pouvoir éventuellement être appliqués à des patients individuels, ce qui aiderait les médecins à prédire l’évolution des symptômes spécifiques.
Selon Weickenmeier :
Une fois que nous les aurons, nous serons en mesure d’étalonner nos modèles pour faire des prédictions précises sur les patients dans l’avenir.
Avec les trois maladies étudiées, les chercheurs précisent que le modèle peut facilement être appliqué à d’autres maladies neurodégénératives reposant sur des mécanismes similaires. La sclérose en plaques et l’encéphalopathie traumatique chronique sont toutes deux des cibles probables.
Le logiciel de modélisation en cours de développement devrait être offert gratuitement à d’autres scientifiques. L’équipe de recherche espère que le fait de rendre la technologie librement accessible et sans frais incitera d’autres universitaires et laboratoires commerciaux à produire plus rapidement de meilleurs diagnostics et interventions pour la démence et les maladies neurodégénératives connexes.
L’étude publiée dans la revue Physical Review Letters : Multiphysics of Prionlike Diseases: Progression and Atrophy et présentée sur le site de l’université de Stanford : Stanford-led team simulates how Alzheimer’s disease spreads through the brain et celui de l’Institut de technologie Stevens : Researchers model how toxic proteins course through the brain.