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    Etudes

    Alzheimer: l'analyse automatisée des données permet des inclusions plus coûts-efficaces dans les études

    BOSTON (TICpharma) - L'analyse automatisée des données neuropsychologiques, sociodémographiques, génétiques et radiologiques de personnes ayant une plainte mnésique semble rendre plus coût-efficaces les inclusions pour les essais cliniques de prévention primaire, selon une étude française présentée début novembre au congrès Clinical Trials on Alzheimer's Disease (CTAD) à Boston.

    La majorité des médicaments potentiels développés dans la maladie d'Alzheimer ciblent la formation des plaques amyloïdes et ils doivent être évalués au stade présymptomatique chez des personnes présentant des facteurs de risque, rappellent Manon Ansart de l'équipe Aramis (Inria/ICM/Inserm/CNRS/UPMC) à Paris et ses collègues dans le résumé de leur communication orale.

    Pour réaliser ces essais cliniques de prévention primaire, il faut constituer des cohortes de personnes à risque qui présentent notamment des plaques amyloïdes dans leur cerveau sans avoir de symptômes de démence.

    Ces plaques sont recherchées le plus souvent par tomographie par émission de positons (TEP) chez des personnes qui se plaignent de troubles de la mémoire et elles sont retrouvées chez en moyenne une personne sur trois.

    Pour réduire le coût des procédures d'inclusion, les chercheurs ont développé un système de pré-sélection reposant sur l'analyse automatique des données neuropsychologiques et des images structurelles du cerveau.

    Celle-ci utilise les techniques de machine learning pour identifier ensuite les candidats aux examens TEP,

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    Luu Ly Do Quang

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