Posted by Rachel Dolhun, MD,
Après un diagnostic de la maladie de Parkinson, l’une des premières questions qu’une personne se pose est : «Que va-t-il m’arriver ?». C’est compréhensible, les personnes atteintes de la maladie de Parkinson (MP) veulent savoir comment leurs symptômes vont évoluer avec le temps. Mais la maladie de chacun peut prendre des chemins différents. C’est pourquoi il peut être difficile de prédire exactement ce que l’avenir réserve.
Une étude récente publiée dans JAMA Neurology peut toutefois offrir des pistes. Pour savoir quels facteurs au moment du diagnostic pourraient prédire la progression de la maladie, Eduardo De Pablo-Fernández, M.D., et ses collègues de la University College London ont examiné les dossiers médicaux de 111 personnes dont la MP a été confirmée par autopsie. Ils ont examiné l’âge des personnes au moment du diagnostic, les symptômes de mouvement et les symptômes non liés au mouvement (comme les problèmes cognitifs et les troubles du sommeil paradoxal) ainsi que leur gravité. Les chercheurs ont également calculé le temps écoulé entre le diagnostic et le décès et, si c’était le cas, les chutes récurrentes, le besoin d’un fauteuil roulant, la démence (problèmes de mémoire et de réflexion importants) et le déménagement dans un centre de soins. Les chercheurs ont également comparé les symptômes et l’évolution de la maladie d’une part aux changements cérébraux à l’autopsie d’autre part.
Sur base de leurs résultats, les chercheurs ont séparé les personnes atteintes de la maladie de Parkinson en trois sous-types selon le moment du diagnostic afin de prédire l’évolution future: à prédominance motrice légère, intermédiaire et maligne diffuse. Les personnes du premier groupe étaient diagnostiquées au milieu de la cinquantaine, présentaient des symptômes de mouvement moins graves et connaissaient une progression plus lente. Les personnes du dernier groupe recevaient le diagnostic vers l’âge de 70 ans, tiraient moins de bénéfices des médicaments contre la maladie de Parkinson et connaissaient une progression plus rapide de la maladie.
« Nous pouvons voir en regardant les premiers signes des symptômes que les sous-types prédisent la progression de la maladie« , a déclaré le Dr De Pablo-Fernández. « Cette analyse suggère que nous pourrions utiliser ce type de classification pour guider le traitement et aider les patients à mieux comprendre l’évolution de leur maladie. »
Les résultats de cette étude s’appuient sur les connaissances antérieures, à savoir que les personnes atteintes de la maladie de Parkinson à un jeune âge ont tendance à progresser plus lentement et que celles qui sont plus âgées peuvent développer plus rapidement des maladies liées à l’âge comme la démence et les chutes. Ils donnent plus de détails sur une maladie complexe qui, comme les médecins constatent, diffère fortement d’une personne à l’autre – une différentiation que les chercheurs s’efforcent toujours de comprendre.
Ce système de sous-catégories n’est pas prêt à être diffusé à grande échelle parce qu’il est fondé sur l’examen des dossiers médicaux d’un nombre relativement restreint de patients. Des études supplémentaires sont nécessaires pour confirmer les résultats chez un plus grand nombre de personnes atteintes de la maladie de Parkinson.
Un certain nombre d’études de la Michael J. Fox Foundation (MJFF) et de ses bénéficiaires de subventions obtiennent des résultats similaires. Notre initiative de Marqueurs de Progression de la Maladie de Parkinson (MPMP) suit des personnes à risque de la maladie de Parkinson et dès les premiers stades de la maladie pour mieux comprendre les prédicteurs précoces de l’apparition et de la progression de la maladie de Parkinson. Financés par la MJFF, des scientifiques de la National Institutes of Health ont appliqué des techniques d’apprentissage de machine aux données de MPMP pour identifier les profils de progression lente, modérée et rapide. De plus, la MJFF a donné 1 million de dollars à la recherche IBM pour créer d’autres modèles prédictifs à partir des données de MPMP.
Ces projets sont un avancement vers la compréhension de la façon dont la maladie évolue après le diagnostic. Cela permet non seulement d’orienter les décisions en matière de soins et de planification, mais aussi d’optimiser les essais cliniques, par exemple en testant des thérapies dans les catégories de patients les plus adaptées.