Soutenance de thèse C. Winalai

Les maladies neurodégénératives touchent plus de 55 millions de personnes dans le monde, et il n’existe aucun traitement curatif pour la grande majorité d’entre elles. Cette thèse présente le fruit de trois années de recherche interdisciplinaire visant à mettre au point un cadre computationnel qui relie la géographie des lésions cérébrales à la réalité clinique de chaque patient.

• La première contribution a consisté à synthétiser de manière systématique la littérature publiée en neuroimagerie (NDDs) et en neuropathologie concernant 29 maladies neurodégénératives, en cartographiant chaque région d’atteinte signalée sur l’Atlas cérébral de Yale, une parcellisation haute résolution de 696 unités corticales réparties dans 38 régions anatomiques. L’atlas a révélé que le cortex moteur est la région la plus universellement vulnérable, que la maladie d’Alzheimer présente le profil anatomique le plus étendu de toutes les NDD, que les maladies se regroupent en quatre catégories correspondant à leur pathologie moléculaire sous-jacente, et que la concentration, l’homéostasie émotionnelle et le contrôle de l’inhibition sont altérés dans pratiquement l’ensemble du spectre de ces maladies.
• La deuxième étude a permis de caractériser la manière dont chaque patient évolue au fil du temps sur le spectre de la maladie d’Alzheimer, à partir de données longitudinales issues de 2 430 participants à l’ADNI, recueillies lors de 16 421 consultations cliniques. Près de la moitié des transitions diagnostiques étaient des régressions plutôt que des progressions. Quatre types de trajectoires ont été identifiés : stable (73,4 %), progressive (11,1 %), réversible (5,4 %) et fluctuante (9,3 %). La complexité apparente des trajectoires était fortement influencée par la fréquence d’observation, un facteur de confusion ayant des implications directes sur la conception des études longitudinales.
• La troisième contribution a traduit cette compréhension en un cadre d’apprentissage automatique pour la classification de la démence. En codant explicitement l’historique longitudinal de chaque patient parallèlement à quatre évaluations cognitives, le modèle atteint une précision de 90 % sur l’ensemble du spectre CN-MCI-AD, soit une amélioration relative de 54 % par rapport à l’application de seuils basés sur des règles.

Ensemble, ces trois contributions forment un cadre unifié faisant le lien entre la géographie des lésions cérébrales, les trajectoires individuelles des patients et les outils cliniques pour un diagnostic plus précoce et plus personnalisé.