L'étude de l'atrophie cérébrale par IRM suscite un intérêt croissant, notamment pour le diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer (MA). En effet, l'atrophie caractéristique de la MA est mesurable sur une image IRM et semble apparaître avant même les signes cliniques (hypothèse de la réserve cognitive).
Malheureusement, les méthodes existantes de mesure de l'atrophie, souvent basées sur des mesures de volume, sont encore largement inadaptées à la pratique clinique. Pour pallier ce problème, nous avons développé une méthode automatique et rapide de mesure de l'épaisseur corticale sur IRM, basée sur la résolution de l'équation de Laplace (Jones et al., Journal/Hum Brain Mapp 2000). A partir de ces mesures, nous avons dérivé un index individuel d'atrophie pouvant s'adapter à n'importe quelle maladie neurodégénérative / développementale, appelé Normalized Thickness Index (NTI) (Querbes et al., Journal/Brain 2009). Cet index a été validé sur le modèle pathologique de la MA à partir d'une large population de 440 sujets. Nous avons montré qu'il permettait de séparer à 85% les sujets sains des patients MA. Nous avons aussi mis en évidence plusieurs résultats étayant l'hypothèse de la réserve cognitive, montrant ainsi que le NTI permettait de révéler des signes anatomiques caractéristiques de la MA bien avant que les sujets n'expriment cliniquement la maladie, et ce d'autant plus que le niveau d'éducation du sujet est élevé. Le NTI permet ainsi, dans 76% des cas, d'anticiper la MA à l'échelon individuel deux ans avant l'apparition des signes cliniques ; il est donc un candidat sérieux pour l'aide au diagnostic précoce de la MA, mais doit encore être validé dans le cadre d'une vaste étude populationnelle.
Nous avons enfin obtenu des résultats préliminaires sur d'autres pathologies (dyslexie, maladie de Parkinson), mettant en évidence des atrophies significatives caractéristiques de ces maladies. Un NTI pourrait ainsi être défini pour chacune de ces pathologies, et ceci fera l'objet d'études futures.Brain atrophy measured by magnetic resonance structural imaging has been proposed as a surrogate marker for the early diagnosis of Alzheimer's disease. Studies on large samples are still required to determine its practical interest at the individual level, especially with regards to the capacity of anatomical magnetic resonance imaging to disentangle the confounding role of the cognitive reserve in the early diagnosis of Alzheimer's disease. One hundred and thirty healthy controls, 122 subjects with mild cognitive impairment of the amnestic type and 130 Alzheimer's disease patients were included from the ADNI database and followed up for 24 months. After 24 months, 72 amnestic mild cognitive impairment had converted to Alzheimer's disease (referred to as progressive mild cognitive impairment, as opposed to stable mild cognitive impairment).
For each subject, cortical thickness was measured on the baseline magnetic resonance imaging volume. The resulting cortical thickness map was parcellated into 22 regions and a normalized thickness index was computed using the subset of regions (right medial temporal, left lateral temporal, right posterior cingulate) that optimally distinguished stable mild cognitive impairment from progressive mild cognitive impairment. We tested the ability of baseline normalized thickness index to predict evolution from amnestic mild cognitive impairment to Alzheimer's disease and compared it to the predictive values of the main cognitive scores at baseline. In addition, we studied the relationship between the normalized thickness index, the education level and the timeline of conversion to Alzheimer's disease. Normalized thickness index at baseline differed significantly among all the four diagnosis groups (P_0.001) and correctly distinguished Alzheimer's disease patients from healthy controls with an 85% cross-validated accuracy. Normalized thickness index also correctly predicted evolution to Alzheimer's disease for 76% of amnestic mild cognitive impairment subjects after cross-validation, thus showing an advantage over cognitive scores (range 63-72%). Moreover, progressive mild cognitive impairment subjects, who converted later than 1 year after baseline, showed a significantly higher education level than those who converted earlier than 1 year after baseline.
Using a normalized thickness index-based criterion may help with early diagnosis of Alzheimer's disease at the individual level, especially for highly educated subjects, up to 24 months before clinical criteria for Alzheimer's disease diagnosis are met
