Alzheimer : une IA repère des signes sur l'imagerie du cerveau des années avant le diagnostic

Pourquoi est-il si difficile de repérer Alzheimer tôt ?

La maladie d'Alzheimer abîme peu à peu le cerveau et touche la mémoire. Les changements commencent bien avant les premiers troubles visibles, et le diagnostic arrive souvent tard.

Il existe un stade intermédiaire, le trouble cognitif léger : de petites difficultés de mémoire ou de concentration, qui n'évoluent pas toujours vers Alzheimer. Distinguer qui évoluera ou non est un vrai défi pour les médecins.

La TEP au FDG est un examen d'imagerie qui montre comment le cerveau consomme le sucre, son carburant. Certaines zones consomment moins quand la maladie s'installe, mais ces changements sont subtils à l'œil.

Comment les chercheurs ont-ils entraîné et testé l'IA ?

L'équipe a utilisé 2 109 examens TEP de 1 002 patients issus de l'ADNI, une grande étude de recherche qui suit des personnes dans le temps. Pour chaque patient, on connaissait le diagnostic final posé lors du suivi : Alzheimer, trouble cognitif léger, ou aucun des deux.

Elle a entraîné un réseau de neurones, un programme qui apprend à reconnaître des motifs dans les images, sur 90 % de ces examens. Elle l'a testé sur les 10 % restants, puis sur un groupe indépendant de 40 patients examinés entre 2006 et 2016.

Les performances de l'IA ont été comparées à celles de médecins lecteurs spécialisés en imagerie, sur les mêmes examens.

Quels résultats ont été obtenus ?

Sur le groupe indépendant de 40 patients, l'IA a obtenu une aire sous la courbe de 0,98. Cette mesure va de 0,5 (hasard) à 1 (parfait) et résume la capacité à distinguer les malades des autres.

Réglée pour ne manquer aucun cas, elle a repéré tous les patients qui ont reçu plus tard un diagnostic d'Alzheimer, avec 82 % de spécificité, c'est-à-dire en classant correctement 82 % des personnes qui n'en avaient pas. Les examens dataient en moyenne de 75,8 mois avant le diagnostic final.

Les médecins lecteurs, eux, ont repéré quatre cas sur sept, avec une spécificité de 91 %. L'IA a fait mieux qu'eux sur cette mesure globale.

Qu'est-ce que cela pourrait changer pour les patients ?

Si ces résultats se confirment sur de grands groupes, une IA pourrait aider les médecins à lire les TEP du cerveau et à repérer plus tôt les personnes à suivre de près.

Un repérage précoce peut laisser du temps pour s'organiser, participer à des essais cliniques ou adapter son quotidien. Mais aujourd'hui, cet outil n'est pas utilisé en routine, et la TEP n'est pas proposée à tout le monde.

Quelles sont les limites de cette étude ?

Le groupe test indépendant est très petit : 40 patients, dont seulement sept ont reçu un diagnostic d'Alzheimer. Un score presque parfait sur si peu de personnes peut ne pas se retrouver sur des milliers de patients.

Les données venaient surtout d'une étude de recherche, avec des patients sélectionnés, pas de la population générale. L'étude regarde des examens passés, pas un usage en direct chez de nouveaux patients. Enfin, l'IA regardait l'ensemble du cerveau, ce qui rend son raisonnement difficile à expliquer aux médecins.