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La santé cérébrale n’équivaut pas seulement à l’absence de maladie, mais exige également que le cerveau fonctionne dans certaines plages de paramètres – comme tout autre organe – pour un bon fonctionnement. À l’heure actuelle, seuls quelques-uns de ces paramètres et leurs plages sont connus. Ils sont pour la plupart structurels, comme le volume cérébral, l’épaisseur corticale ou l’intégrité des faisceaux de fibres, ou liés à l’absence d’anomalies telles que des lésions. Les marqueurs fonctionnels sont rares et souvent peu spécifiques, comme la connectivité fonctionnelle, et leurs plages de fonctionnement de « bonne santé cérébrale » sont essentiellement inconnues. De plus, le degré de trouble cognitif et comportemental ne présente pas une corrélation linéaire avec la pathologie en raison de mécanismes inadaptés ou compensatoires (c’est-à-dire la réserve cognitive). Cette situation rend difficile le dépistage systématique de la santé du cerveau.

D’un autre côté, en l’absence d’approches thérapeutiques puissantes en médecine du cerveau, l’accélération du diagnostic et la stratification précoce restent les voies les plus prometteuses pour relever les défis de notre société vieillissante, dans laquelle le nombre de patients devrait tripler en Europe rien que pour la maladie d’Alzheimer.

Le projet « trajectoire de la santé du cerveau » fait de l’identification précoce des individus ayant un risque de développer une maladie une priorité, afin qu’ils puissent recevoir un traitement approprié avant que la maladie ne se développe, ou du moins adapter leurs habitudes de vie pour retarder le début de la pathologie et ralentir l’aggravation de la déficience.

Le projet ambitionne de développer des outils pour caractériser la santé cérébrale des individus et jeter les bases d’une plateforme qui sera utilisée pour le dépistage, la prise de décision au sein de la population, et le suivi pronostique de l’efficacité du traitement. Le dépistage de la santé du cerveau doit être suffisamment généralisé pour permettre la prise en compte d’un éventail de maladies cérébrales, ce qui nécessite une batterie de mesures intégrant des marqueurs structurels, fonctionnels et basés sur des modèles.

Les chercheurs évalueront l’efficacité des marqueurs lésionnels et non lésionnels sur des données cérébrales multimodales et partiellement longitudinales à plusieurs échelles. Il s’agit notamment du phénotypage profond, d’études longitudinales sur la maladie d’Alzheimer avec des centaines de patients et de multiples points dans le temps, avec une imagerie structurelle, fonctionnelle et d’amyloïde ainsi qu’un profilage cognitif. S’y ajoutera un phénotypage large, pour l’entraînement de modèles d’apprentissage et l’élaboration de dictionnaires normatifs dans diverses pathologies, notamment la sclérose en plaques, l’épilepsie et les accidents vasculaires cérébraux.

Les marqueurs lésionnels existants seront améliorés par des techniques d’apprentissage profond (deep learning) conçues pour la détection des anomalies. Des marqueurs non lésionnels, prédictifs de troubles cognitifs et complémentaires des marqueurs lésionnels, seront dérivés, à la fois via la quantification de la neurodégénérescence et à partir de données d’imagerie cérébrale fonctionnelle, grâce à des avancées de notre compréhension du cerveau en tant que système dynamique complexe.

Les marqueurs fondés sur des modèles et les données de substitution augmenteront les données spécifiques aux patients grâce à l’inférence de mécanismes causaux mathématiques dans des cohortes de jumeaux virtuels et aux prédictions de modèles génératifs d’IA personnalisés, ce qui permettra d’améliorer l’identification des caractéristiques et de fournir des informations riches pour l’accélération du diagnostic.

Cet effort concerté pour développer, faire converger et valider des mesures diverses et complémentaires dans le même but de quantifier la santé du cerveau est unique en Europe.