ein neuer Algorithmus zur Erkennung gefährdeter Personen · Inserm, Science for Health

Im Forschungszentrum für Bevölkerungsgesundheit in Bordeaux ein Team Einfügen hat ein Modell entwickelt, das es ermöglicht, auf der Grundlage biologischer und klinischer Daten das Risiko einer pathologischen Schwelle für Amyloidablagerungen im Gehirn vorherzusagen. Dieses Modell lässt sich leicht bei Patienten mit Gedächtnisproblemen anwenden, die nicht an Demenz leiden, und könnte dabei helfen, Menschen zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, an der Alzheimer-Krankheit zu erkranken.

Die Alzheimer-Krankheit ist durch das Vorhandensein von Proteinablagerungen gekennzeichnet – Peptide Beta-Amyloide – im Gehirn von Patienten. Diese Ablagerungen bilden Plaques, die zur Schädigung und Zerstörung von Neuronen führen, die am Gedächtnis beteiligt sind kognitive Funktionen. Da man weiß, dass ihre Bildung mehrere Jahre vor dem Auftreten der ersten Symptome beginnt, könnte ihre Früherkennung die Behandlung früher Formen der Alzheimer-Krankheit ermöglichen: Mehrere Medikamente oder Medikamentenkandidaten zielen auf diese Ablagerungen ab, um das Fortschreiten zu verlangsamen. der Krankheit. Darunter, Antikörper Monoklonale Medikamente sind bereits in mehreren Regionen der Welt zugelassen, darunter auch in Europa. Andere Medikamente werden derzeit evaluiert und Personen, die eine pathologische Schwelle für Amyloidablagerungen haben, werden für die Teilnahme an diesen klinischen Studien ausgewählt. Dies zeigt, wie wichtig es ist, diese Ablagerungen im Gehirn von Patienten einfach messen zu können.

Derzeit wird diese Messung anhand einer durch Lumbalpunktion gewonnenen Liquorprobe oder durch eine hochentwickelte bildgebende Untersuchung durchgeführt (TEP-Amyloid). „ Diese beiden Methoden sind invasiv, teuer und routinemäßig nicht leicht zugänglich. Wir suchten nach einer alternativen Methode, die einfacher zugänglich ist und möglichst vielen Menschen angeboten werden kann. Auf diese Weise kamen wir auf die Idee, ein Vorhersagemodell für die pathologische Schwelle von Amyloidablagerungen zu entwickeln, das auf soziodemografischen, biologischen oder sogar klinischen Kriterien basiert. », erklärt Carole Dufouil, Inserm-Forschungsdirektorin am Forschungszentrum Bordeaux Bevölkerungsgesundheit.

Die Memento-Kohorte

Dafür nutzte das Team Daten aus der Memento-Studie. Die im Jahr 2011 gestartete Studie umfasste 2.323 aus den Memory Resources and Research Centers (CMRR) rekrutierte Patienten, die aufgrund einer leichten kognitiven Störung oder einer subjektiven kognitiven Beschwerde konsultierten. Sie einigten sich darauf, fünf Jahre lang beobachtet zu werden, damit Wissenschaftler bei ihnen nach Determinanten und möglichen Warnzeichen der Alzheimer-Krankheit suchen können. Zu diesem Zweck wurde für jeden Teilnehmer eine homogene und standardisierte Sammlung soziodemografischer, biologischer, klinischer und bildgebender (MRT) Daten durchgeführt. Das Bordeaux-Team testete sechs Vorhersagemodelle an einer Stichprobe von 853 von ihnen, bei denen eine Bestimmung von Amyloidablagerungen durchgeführt worden war.

Die sechs Modelle integrierten eine gemeinsame Basis soziodemografischer Daten (Alter, Geschlecht, Body-Mass-Index oder Bildungsniveau) und kognitiver Daten (Ergebnisse von vier Standardtests zur Bewertung von Gedächtnis und Gedächtnis). Funktion kognitiv). Jedes integrierte zusätzlich verschiedene spezifische Marker der Alzheimer-Krankheit: genetisch (Vorhandensein des ApoE4-Allels des Apolipoprotein-E-Gens, das für die Krankheit prädisponiert), Blut (Konzentration verschiedener Formen von Amyloid Beta und Tau, Ab42/40 und pTau 181 im Blut). , verbunden mit dem Risiko, die Krankheit zu präsentieren) oder Bildgebung (Atrophie des Hippocampus, beobachtet durch MRT, Mikroblutungen im Gehirn). „ Durch die schrittweise Hinzufügung neuer Marker konnten wir deren Beitrag zur Vorhersage des Vorhandenseins von Amyloidablagerungen bewerten. », erklärt Lisa Le Scouarnec, Erstautorin dieser Arbeit.

Ein validiertes Modell

Es wurde gezeigt, dass zwei Modelle einen pathologischen Schwellenwert für Amyloidablagerungen stark vorhersagen können: diejenigen, die den Apolipoprotein-E-Genstatus und/oder einschließen Biomarker Blut. Anschließend konnten die Forscher ihre Algorithmen in einer zweiten Kohorte validierenAmsterdamer Demenzkohortesetzte sich ebenfalls aus Patienten zusammen, die über Gedächtnisprobleme klagten und deren Amyloidablagerungsdosis bekannt war. „ Diese Validierung bestätigte die Relevanz und die Möglichkeit der Verallgemeinerung unserer Modellespezifiziert Lisa Le Scouarnec. Da die Bestimmung des Status des Apolipoprotein-E-Gens jedoch noch nicht routinemäßig verfügbar ist und seine Verallgemeinerung mangels wirksamer Behandlung ethische Fragen aufwirft, empfehlen wir zusätzlich die Verwendung eines Verfahrens, das nur Blutbiomarker im Zusammenhang mit der Alzheimer-Krankheit umfasst auf gemeinsame Kernvariablen. »

Aber wie nutzt man dieses Modell in der Praxis? „ Seine Sensitivität und Spezifität reichen nicht an die herkömmlicher bildgebender Untersuchungen oder Lumbalpunktion heran », stellt Lisa Le Scouarnec gleich klar. Sie reichen jedoch aus, um das Vorliegen eines Risikos bei bestimmten Patienten auszuschließen: „ Konkret würde die Verwendung dieses Modells in einer mit der Memento-Kohorte identischen Population, in der etwa ein Viertel der Personen eine pathologische Schwelle für Amyloidablagerungen aufweist, bei etwa 30 % der Personen die Vermeidung zusätzlicher Untersuchungen ermöglichen. “, glaubt sie. Das Team wird die Leistung dieses neuen Tools weiter verbessern, indem es die Zugabe neuer Blutbiomarker testet, beginnend mit pTau217 (einer anderen Form des Tau-Proteins). „ Letztendlich ist es unser Ziel, ein einfach und schnell zu implementierendes Tool anzubieten, das aktuelle Screening-Techniken ersetzt. », schließt Lisa Le Scouarnec.

Carole Dufouil leitet das Team Translationale Forschung in der Bevölkerungsgesundheit (PHARes) in Bordeaux Bevölkerungsgesundheit (BPH, Einheit 1219 Inserm/Universität Bordeaux). Lisa Le Scouarnec, Epidemiologin und Biostatistikerin, ist Doktorandin in ihrem Team und am klinischen Forschungszentrum Bordeaux (CIC 1401 Inserm/CHU de Bordeaux).

Quelle : L. Le Scouarnec et al. Entwicklung und Bewertung von Algorithmen zur Vorhersage der Amyloidpositivität des Gehirns in einer Bevölkerung ohne Demenz. Alz-Res-Therapie11. Oktober 2024; doi:10.1186/s13195-024–01595-5

Autor: AR

Lesen Sie auch