Thèse soutenue

Contribution des bases de données de soin courant à l’amélioration du diagnostic et du pronostic de la maladie d’Alzheimer et des dégénérescences lobaires frontotemporales

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Auteur / Autrice : Mélanie Leroy
Direction : Vincent Deramecourt
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Médecine
Date : Soutenance le 25/11/2021
Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Biologie-Santé (Lille ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Lille Neuroscience et Cognition (Lille) - Lille Neurosciences & Cognition - U 1172
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claire Paquet, Thibaud Lebouvier, Grégoire Ficheur, Jean-François Démonet
Rapporteurs / Rapporteuses : Audrey Gabelle, Claire Paquet

Résumé

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Les biomarqueurs, tant le liquide cérébrospinal (LCS), l’imagerie par résonnance magnétique (IRM) que la tomographie par émission de positons (TEP), ont acquis une place prépondérante dans la démarche diagnostique d’un trouble cognitif. Ils font partie intégrante des critères diagnostiques de la maladie d’Alzheimer (MA) et de son principal diagnostic différentiel, les démences frontotemporales (DFT). En 2021 cependant, l’analyse histologique, où les modifications pathologiques sont observées directement sur les tissus, reste souvent la seule méthode permettant un diagnostic de certitude.Le centre mémoire de ressource et de recherche (CMRR) de Lille a constitué dès 1992 le réseau des consultations mémoire du Nord Pas-de-Calais, Méotis, et mis en place une base de données qui compte à ce jour plus de 120 000 patients. Fort de cette file active conséquente, notre travail a consisté à étudier les caractéristiques cliniques et biochimiques des patients MA ou DFT à différentes échelles (cas rares mais parfaitement caractérisés, cohortes monocentriques de patients ayant subi une ponction lombaire, cohortes régionales ou internationales).Notre première étude s’est intéressée aux corrélations entre le profil biochimique du LCS et les observations post mortem. Nous avons pu montrer que les biomarqueurs amyloïde et tau sont moins sensibles aux pathologies correspondantes quand celles-ci ne sont pas encore complètement développées au sein du cortex, conduisant à une détection incomplète des patients présentant des changements neuropathologiques liés à une MA.Nous nous sommes par la suite intéressés aux patients MA avec des biomarqueurs Tau, pTau et Aβ42/40 dans le LCS pathologiques, associé à un Aβ42 est normal. Nous avons montré que le profil cognitif, morphologique et fonctionnel des patients avec une MA et un Aβ42 normal ne diffère pas de ceux avec un Aβ42 pathologique.Dans le cadre d’une DFT, les biomarqueurs du LCS sont utilisés pour écarter un diagnostic possible de MA. Néanmoins, si tel est cas, tout un spectre de pathologie reste envisageable tant les DFT sont hétérogènes. Il existe à l’heure actuelle peu de corrélations phénotype-pathologie établies, ce qui, à l’aube du développement d’un traitement ciblé, peut représenter une perte de chance pour ces patients. Nous avons souhaité constituer une cohorte multicentrique de patients avec une DFT confirmée post mortem, afin d’améliorer les corrélations clinicopathologiques. Ce travail préliminaire démontre la complexité du spectre des DFT, avec de nombreux recoupements phénotypiques et histologiques.En complément de cette étude, nous avons souhaité considérer l’ensemble de la file active DFT du réseau Méotis. Bien que cette maladie soit rare, la mise en commun de données nous a permis d’atteindre des effectifs importants et de démontrer que les DFT se différencient des MA, tant au niveau des caractéristiques initiales, de la vitesse de progression que sur les traitements. Malgré l’utilisation des derniers critères cliniques, ces pathologies restent sous-diagnostiquées et ne doivent plus être considérées comme circonscrites aux sujets jeunes.Bien que chaque centre mémoire soit dans la capacité de contribuer individuellement à améliorer la compréhension des maladies neurodégénératives, il semble à l’heure actuelle évident que la mise en commun des données de santé est indispensable. Nous avons travaillé dans le cadre du projet européen Human Brain Project à la mise en place d’un outil d’analyse de données fédérées. La Medical Informatics Plateform permet d’effectuer des analyses complexes à partir de bases de données éloignées géographiquement, évitant ainsi les transferts, et les risques de fuites, de données de santé entre les centres de recherche.Les données issues du soin courant sont abondantes et porteuses de nombreuses informations. A nous de les valoriser pour avancer dans la compréhension des maladies neurocognitives, défi des années à venir.