– LeMeReND
Utiliser les historiques médicaux pour identifier les patients à risque de maladies neurodégénératives
Les maladies neurodégénératives, telles qu'Alzheimer et Parkinson, représentent un problème majeur de santé publique. L'identification précoce des individus à risque est cruciale pour mettre en place des stratégies de prévention. LeMeReND exploite les données d'historiques médicaux pour identifier des facteurs de risque biomédicaux, prédire l'apparition de maladies, et créer un outil de dépistage pour personnaliser les soins.
Lemerend vise à développer des méthodes de repérage basées sur les historiques médicaux pour identifier les individus à risque de maladies neurodégénératives
Les maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer (AD), la maladie de Parkinson (PD), la démence à corps de Lewy (LBD) et les maladies du motoneurone (MND) représentent des défis majeurs de santé publique, notamment en raison de leur prévalence croissante et de l'absence de traitements curatifs. Les stratégies de prévention, en particulier les interventions précoces, sont essentielles pour réduire les impacts sociaux et économiques de ces maladies.<br /><br />Un des principaux défis réside dans l'identification des individus à risque avant même l'apparition des symptômes cliniques. Cette identification précoce permettrait de mettre en place des interventions opportunes, améliorant les résultats grâce à des mesures de prévention primaire et secondaire. Cependant, les méthodes actuelles de détection des facteurs de risque sont souvent insuffisantes, se basant principalement sur la présentation symptomatique plutôt que sur des indicateurs pré-symptomatiques ou prodromiques.<br /><br />Le projet LeMeReND répond à cette lacune en utilisant des bases de données d'historiques médicaux provenant d'Australie, de France, du Royaume-Uni et de Suède pour identifier les facteurs de risque biomédicaux prédictifs de l'apparition future de maladies neurodégénératives. En analysant des données sur plus de 10 ans, le projet vise à découvrir des facteurs communs et spécifiques à ces maladies, permettant de mieux comprendre comment ces maladies peuvent être différenciées ou regroupées selon leurs profils de risque.<br /><br />Un objectif central de LeMeReND est le développement d'un outil logiciel que les médecins généralistes pourront utiliser au point de soins. Cet outil intégrera des données sur les antécédents médicaux du patient et calculera un score de propension indiquant la probabilité de développer une maladie neurodégénérative (AD, PD, MND ou LBD). Cela permettra aux médecins d'identifier les individus à risque de manière précoce. Ce processus pourrait améliorer le recrutement pour des essais de prévention secondaire et optimiser l'allocation des ressources cliniques en priorisant les patients à haut risque.<br /><br />De plus, le projet explorera les associations entre ces facteurs de risque biomédicaux et les données d'imagerie cérébrale par IRM, ainsi que les informations génétiques, afin de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à la progression des maladies. Cela orientera le développement de stratégies de prévention personnalisées.<br /><br />Enfin, LeMeReND évaluera les implications économiques et sociales de ces approches de prévention de précision, en étudiant leur acceptabilité publique et leur faisabilité dans les soins primaires en France, en Australie et en Suède.
LeMeReND adopte une approche interdisciplinaire et exploite des méthodologies avancées pour atteindre ses objectifs :
Analyse des bases de données d'historiques médicaux : LeMeReND exploite de vastes bases de données longitudinales provenant de quatre pays (Australie, France, Royaume-Uni, Suède), incluant des diagnostics, des prescriptions de médicaments, l'utilisation des soins cliniques, et des résultats de tests biologiques sur plus de 10 ans. En analysant ces grands ensembles de données, le projet identifiera les principaux facteurs de risque biomédicaux associés aux maladies neurodégénératives.
Analyse des données longitudinales : L’étude utilise la modélisation longitudinale pour analyser les profils de progression des maladies. Cela permet d'examiner comment les différents facteurs de risque biomédicaux évoluent dans le temps et contribuent à l'apparition de maladies comme Alzheimer, Parkinson, LBD et MND.
Apprentissage automatique : Des algorithmes d'apprentissage automatique avancés seront appliqués aux données afin d'identifier des schémas que les méthodes statistiques traditionnelles pourraient ne pas détecter. Cette approche est particulièrement précieuse pour traiter des données complexes et multidimensionnelles telles que les DSE, où les interactions entre divers facteurs de risque peuvent être non linéaires ou dissimulées.
Outil logiciel de stratification des risques : LeMeReND vise à développer un outil logiciel destiné aux médecins généralistes. Cet outil posera des questions ciblées sur les antécédents médicaux des patients et calculera automatiquement un score de propension pour chaque maladie neurodégénérative. Cela aidera les médecins à identifier les patients à risque lors des consultations de routine et à les prioriser pour des investigations complémentaires ou des essais de prévention.
Intégration des données d'imagerie et génétiques : Le projet intégrera également des données d'IRM cérébrale et des informations génétiques issues de ressources telles que l’UK BioBank et les statistiques des GWAS. En étudiant la relation entre les facteurs de risque identifiés et les marqueurs d'imagerie/génétiques, LeMeReND vise à découvrir les mécanismes pathologiques sous-jacents aux maladies, offrant ainsi des perspectives sur les processus biologiques précoces de la neurodégénérescence.
Évaluation économique et sociale : Pour garantir la viabilité des stratégies de prévention de précision proposées, LeMeReND comprend un volet d'évaluation des impacts économiques et sociaux. Cela inclut l'évaluation de l'efficacité économique des stratégies de détection précoce et l'analyse de l'acceptabilité publique des efforts de prévention secondaire en France, en Australie et en Suède. La faisabilité de l'intégration de ces stratégies dans les soins primaires sera également étudiée.
Bien que LeMeReND soit encore en cours, les résultats principaux attendus incluent :
Identification des facteurs de risque biomédicaux : Le projet vise à identifier un ensemble de facteurs de risque biomédicaux—basés sur les diagnostics, les prescriptions de médicaments, et les données cliniques—prédictifs de l'apparition future de maladies neurodégénératives telles que AD, PD, LBD et MND. Ces facteurs seront stratifiés selon leurs profils de progression, offrant une vision plus claire de la façon dont ces maladies se développent au fil du temps.
Développement d'un outil de stratification des risques : Un résultat majeur sera la création d’un outil logiciel que les médecins généralistes pourront utiliser pour évaluer le risque qu'un patient développe une maladie neurodégénérative. Cet outil fournira un score de propension basé sur leurs antécédents médicaux, permettant une identification précoce des individus à risque et facilitant ainsi leur inclusion dans des essais de prévention ou leur suivi clinique.
Intégration des données d'imagerie et génétiques : LeMeReND établira des liens entre les facteurs de risque identifiés et les données d'imagerie et génétiques. Cette intégration vise à élucider les mécanismes biologiques qui sous-tendent la progression des maladies et à identifier de nouvelles cibles thérapeutiques potentielles.
Insights économiques et sociaux : Le projet fournira une évaluation approfondie des bénéfices économiques de la détection précoce et des stratégies de prévention, mettant en lumière les économies potentielles pour les systèmes de santé. De plus, LeMeReND apportera des éclairages sur les attitudes du public vis-à-vis de la prévention secondaire et sur les aspects pratiques de l'intégration de ces stratégies dans les soins primaires dans différents pays.
L'aspect unique de LeMeReND réside dans son approche interdisciplinaire, combinant l'expertise en épidémiologie, statistique, apprentissage automatique, économie de la santé et politique publique. Cette approche permet au projet d'aborder plusieurs dimensions de la prévention des maladies neurodégénératives, de la prédiction des risques à la stratification des patients, en passant par les implications sociales et économiques des mesures de prévention à grande échelle.
L'un des aspects les plus prometteurs est l'application de l'outil de stratification des risques. Cet outil a le potentiel de transformer la manière dont les médecins généralistes identifient les individus à risque, rendant la prévention de précision accessible dans les soins primaires. Grâce à cet outil, les médecins pourront évaluer plus rapidement les risques à partir des historiques médicaux des patients, et orienter ces derniers vers des mesures préventives personnalisées, mais aussi recommender des examens complémentaires ou une participation à des essais cliniques.
Les perspectives futures du projet incluent l'élargissement de la base de données utilisée pour intégrer davantage de facteurs de risque, y compris des éléments environnementaux ou comportementaux, afin d'affiner encore plus la prédiction des risques. LeMeReND pourrait également s'étendre à d'autres maladies chroniques non neurodégénératives, en utilisant la même méthodologie pour prédire le risque de maladies cardiovasculaires ou de diabète, par exemple.
Le projet envisage aussi des collaborations internationales accrues pour standardiser l'outil de dépistage dans différents systèmes de santé. L'objectif à long terme est d'améliorer la prévention mondiale des maladies neurodégénératives, en intégrant les avancées technologiques issues du projet dans les soins de santé publics et privés.
En conclusion, LeMeReND ouvre la voie à une prévention plus proactive et personnalisée des maladies neurodégénératives, avec des impacts significatifs non seulement sur les patients et les professionnels de la santé, mais aussi sur l'ensemble des systèmes de santé et des économies des pays concernés.
Coordination du projet
Stanley DURRLEMAN (Institut du cerveau)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
ICM Institut du cerveau
AMSE Aix Marseille School of economics
Aide de l'ANR 432 980 euros
Début et durée du projet scientifique :
mars 2022
- 36 Mois
