Neuroimagerie et biomarqueurs moléculaires dans la maladie d’Alzheimer : Une méta-analyse basée sur les données

Contexte de l’étude

La maladie d’Alzheimer (Alzheimer’s Disease, AD) est une maladie neurodégénérative chronique caractérisée principalement par une perte progressive de mémoire et des troubles cognitifs, devenant ainsi le type de démence le plus courant. La perte de neurones, marqueur principal de l’AD, est étroitement liée à l’atrophie de la matière grise. L’étude de la morphologie cérébrale basée sur l’imagerie par résonance magnétique structurelle (Structural Magnetic Resonance Imaging, sMRI) est un moyen important pour le dépistage et le diagnostic in vivo de l’AD. Le volume de la matière grise (Gray Matter Volume, GMV) et l’épaisseur corticale (Cortical Thickness, CT) sont les indicateurs de mesure les plus courants basés sur les images sMRI, reflétant les changements pathologiques sous différentes perspectives. Cependant, en raison du faible échantillon de chaque étude individuelle, il n’existe pas de consensus sur la cartographie standard de l’atrophie de l’AD.

Motivation et questions de recherche

La principale motivation de cette étude est d’évaluer la susceptibilité à l’atrophie cérébrale locale dans l’AD et ses mécanismes biologiques. Les études antérieures utilisaient des méta-analyses basées sur la littérature, lesquelles présentent des biais de publication, des étapes d’analyse hétérogènes et des normes statistiques incohérentes. La méta-analyse basée sur les données permet de détecter de manière plus robuste les différences entre les cas et les groupes témoins en utilisant les données brutes provenant de différents sites. Les auteurs espèrent obtenir des résultats plus systématiques et fiables sur les changements cérébraux en utilisant cette méthodologie.

Source de l’article

Cet article est coécrit par Xiaopeng Kang, Dawei Wang, Jiaji Lin et plusieurs autres chercheurs, provenant d’instituts tels que l’Institut d’automatisation de l’Académie chinoise des sciences, l’Hôpital général de l’Armée populaire de libération de Chine, et l’Université des Postes et Télécommunications de Pékin. Les résultats de la recherche ont été publiés en 2024 dans «Neuroscience Bulletin» (DOI: 10.1007/s12264-024-01218-x), et reçoivent le soutien de plusieurs fonds et projets de recherche nationaux.

Processus de recherche

Collecte et prétraitement des données

Les données de cette étude proviennent de trois ensembles de données multicentriques : leur propre ensemble de données image AD multicentrique (MCAD), l’ensemble de données du programme d’imagerie neuro Alzheimer (ADNI) et le projet de recherche européen sur la démence (EDSD). Tous les participants ont subi une série de tests neuropsychologiques et ont répondu à des critères d’inclusion spécifiques. À l’origine, les images de base de 3 168 sujets ont été recueillies et, après sélection des images avec un bruit notable, 3 118 données ont été conservées pour analyse.

Le prétraitement des données a été réalisé en utilisant l’outil de calcul anatomique 12 (CAT12) pour les étapes standard de segmentation des images, générant des images de matière grise. L’Atlas Brainnetome a été utilisé pour calculer le GMV de 246 régions d’intérêt (ROI) et le CT de 210 ROI. Les images de faible qualité (résolution d’image, bruit, déviations, etc.) ont été exclues, ne conservant que les données de haute qualité pour la suite de l’étude.

Analyse statistique des modèles d’atrophie

L’étude utilise une méta-analyse basée sur les données pour comparer les structures cérébrales dans plusieurs ensembles de données (23 sites au total), détectant les différences entre les cas d’AD et les témoins normaux (NC), les troubles cognitifs légers (MCI) et les NC, ainsi que les AD et les MCI. L’effet de taille Cohen’s d est appliqué pour mesurer la taille de l’effet de chaque site et, en utilisant un modèle aléatoire et la méthode de variance inverse, le poids de chaque site est estimé. Cela permet de calculer l’effet de taille combiné de chaque ROI et de procéder à des tests d’hypothèse z.

L’étude mesure également la corrélation entre les caractéristiques de la matière grise et les scores cognitifs à l’aide du coefficient de corrélation de Pearson, examinant plus en détail la relation entre les modèles d’atrophie et la dégradation cognitive, avec plusieurs analyses de vérification pour garantir la fiabilité des résultats, incluant l’analyse de la consistance de la taille de l’effet entre les sites, l’utilisation d’autres cartes cérébrales pour calculer les caractéristiques des ROI, et l’introduction de 5 000 cartes alternatives générées en fonction de la corrélation spatiale comme modèle nul pour la validation.

Analyse des associations avec les voies biologiques

Basée sur les données de transcription génétique de l’Allen Human Brain Atlas (AHBA) et les modèles d’atrophie cérébrale locale, l’étude utilise un modèle PLS pour analyser les relations entre l’expression des gènes et les changements dans la structure cérébrale. Les résultats montrent que les voies géniques les plus significatives sont associées à la voie de signalisation du glutamate et à la réponse au stress cellulaire. Après évaluation des résultats de l’analyse d’enrichissement de groupes de gènes (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA), une série de voies biologiques pertinentes a été identifiée, enrichissant considérablement la compréhension des mécanismes biologiques de l’AD.

Validation des résultats et analyse de fiabilité

Par le biais de plusieurs expériences de validation, y compris l’analyse de la corrélation entre les sites, l’analyse sur la base de différentes données, l’utilisation de modèles de calcul différents et la validation Bootstrap sur des sous-groupes, les résultats de l’étude montrent une haute consistance. En outre, par rapport aux cartes alternatives générées par la méthode de la corrélation spatiale, une cohérence dans les voies de l’enrichissement génique avec les principales analyses a été confirmée.

Principaux résultats de l’étude

Modèle d’atrophie généralisée

Les résultats montrent que, comparé aux témoins normaux, les AD et les MCI présentent une atrophie dans la plupart des régions du cerveau, avec une prominence notable dans l’hippocampe, l’amygdale et le lobe temporal. L’atrophie est plus sévère chez les patients atteints d’AD par rapport aux MCI. L’hippocampe et le cingulum postérieur sont les régions les plus associées à la cognition, leur degré d’atrophie étant fortement corrélé avec le déclin cognitif.

Association avec les mécanismes biologiques

L’étude a révélé que les voies de signalisation du glutamate, la réponse au stress cellulaire et la structure et fonction synaptique sont étroitement liées à l’atrophie cérébrale. Par l’analyse des régions basées sur l’imagerie PET de la protéine Aβ et du métabolisme du glucose, il a été confirmé que les modèles d’atrophie cérébrale dans l’AD sont significativement corrélés à l’accumulation de la protéine β-amyloïde (Aβ) et à la diminution de l’activité métabolique. Ces résultats suggèrent que l’accumulation d’Aβ pourrait participer au processus biologique associé à l’atrophie de la matière grise. En outre, il a été trouvé que les motifs d’expression des récepteurs de la sérotonine (5-HT) sont significativement en corrélation avec les changements de modèle d’atrophie, indiquant que les récepteurs 5-HT pourraient jouer un rôle protecteur dans la progression de l’atrophie cérébrale liée à l’AD.

Signification et valeur

L’importance de cet article réside dans la vérification systématique des modèles d’atrophie cérébrale chez les patients atteints d’AD à travers une méta-analyse basée sur des données à grands échantillons, enrichissant la compréhension des manifestations pathologiques de l’AD. En parallèle, en utilisant des méthodes d’imagerie multimodales, l’étude a identifié plusieurs mécanismes biologiques importants, fournissant des bases importantes comprenant la signalisation du glutamate, la réponse au stress cellulaire et la fonction synaptique pour comprendre les mécanismes pathogéniques de l’AD. Cette étude offre de nouvelles perspectives et orientations pour le développement de stratégies de détection précoce et de traitement.

Les résultats de cette étude ont une importance directrice majeure pour les recherches cliniques ultérieures et posent des bases solides pour des études plus complètes sur la pathologie et les mécanismes de l’AD.