06-01-2015

La réunion de la société de Neuro Imagination SLA (SNISLA) a été organisée pour la cinquième fois cette année, adjacente au congrès SLA/MND. La réunion de deux jours a eu lieu à Louvain en Belgique. La réunion traitait l’enquête d’images sur SLA avec par exemple des scans IRM et des PET scans. Le chercheur Ruben Schmidt du Centre SLA a résumé cette session pour vous.

En quoi consiste l’examen IRM chez la SLA ?

Chez la recherche IRM sur SLA on prend un scan IRM de la tête des patients SLA. On fait également des scans IRM chez des sujets témoins sains. En comparant ces scans les chercheurs veulent mieux comprendre les changements qui se manifestent dans le cerveau des patients SLA. Si nous en savons plus sur les changements (précoces) de maladie dans le cerveau des patients SLA, la recherche IRM pourrait aider pour déterminer la diagnose et la prévision dans l’avenir.

Collaboration internationale

Un des buts principaux du congrès SNISLA est de promouvoir la collaboration internationale dans le domaine de l’enquête d’images en SLA. Beaucoup de centres ont relativement peu de scans de patients, ce qui rend difficile de faire des déclarations statistiquement fermes sur les résultats. Pour cela les centres SLA collaborent de plus en plus au niveau international et partagent leurs données de recherche.

PET-scan

En deux jours de temps beaucoup de chercheurs prenaient la parole pour, par le biais de courtes présentations, donner un aperçu des différentes études d’imagerie (imaging) en SLA. Ainsi on a entre autres traité le scanner PET. Ceci est un autre scanner que le scanner IRM habituel et peut donner plus de perspicacité sur la gestion de l’énergie des neurones. Le docteur Van Damme de Louvain montrait sur des images PET un métabolisme diminué dans les neurones des régions frontales et temporales du cerveau des patients SLA. Son étude dévoilait en plus une association entre la diminution du métabolisme dans ces régions et une survie plus courte.

Modèles d’ordinateur pour prévision

Le deuxième jour le docteur Agosta de Milan présentait une méthode intéressante pour améliorer la prévision et la diagnose sur base de modèles d’ordinateur avancés. Les modèles d’ordinateurs utilisent les images IRM et les données cliniques comme l’âge, le sexe, l’âge quand la maladie a pris cours. Avec cette quantité de données et des algorithmes intelligentes (appelé machine-learning) un modèle d’ordinateur peut sélectionner des facteurs qui ensemble prédisent au mieux la diagnose (SLA ou non) et la prévision. La collaboration internationale est également d’une grande importance pour ces modèles. Il faut par exemple déterminer si le modèle fonctionne aussi bien sur des scans d’un autre set de patients produits dans un autre centre SLA.

Traduction : Ligue SLA : Annie

Source : ALS Centrum Nederland