Comment les modifications des connexions cérébrales et les prédictions pourraient révéler un stade précoce de la maladie d’Alzheimer
La maladie d’Alzheimer (MA) est la cause la plus fréquente de démence et se caractérise par un déclin cognitif et comportemental progressif. Les altérations neuropathologiques, telles que l’accumulation de tau et d’amyloïde-β, débutent plusieurs décennies avant l’apparition des symptômes et perturbent l’équilibre des réseaux cérébraux, entraînant des déficits subtils pouvant constituer des biomarqueurs précoces. Parmi ces réseaux, le réseau cortico-cérébelleux a récemment émergé comme un candidat clé. Le cervelet, relativement résistant à la neurodégénérescence, présente une hyperconnectivité dans la MA et le trouble cognitif léger (MCI), suggérant des modifications compensatoires ou inadaptées. Compte tenu de son rôle dans le traitement temporel, le langage, la mémoire et la prédiction, un déséquilibre cortico-cérébelleux pourrait sous-tendre à la fois les déficits cognitifs (ex. perte de mémoire épisodique) et les symptômes comportementaux (ex. hallucinations comme « fausses prédictions »).
Ce projet de thèse examine la connectivité cortico-cérébelleuse au repos et lors de tâches cognitives, chez des individus âgés allant de participants sains à ceux présentant un MCI. En s’appuyant sur la cohorte longitudinale INSPIRE-T, nous intégrerons plusieurs approches multimodales : (1) des marqueurs génétiques, cognitifs et biologiques (y compris les taux de tau) ; (2) l’IRMf au repos pour évaluer la connectivité ; (3) la MEG pour mesurer les « échos d’entraînement » lors de prédictions temporelles ; et (4) la version révisée de l’échelle de Launay-Slade pour évaluer la propension aux hallucinations. Ces mesures complémentaires seront combinées dans des modèles prédictifs du déclin cognitif, des symptômes psychotiques et du risque de MA.
L’objectif principal de cette thèse est de tester l’hypothèse selon laquelle les altérations de la connectivité cortico-cérébelleuse constituent un marqueur prédictif des changements cognitifs et comportementaux futurs (déclin de la mémoire épisodique et symptômes psychotiques) dans le contexte de la MA. Pour ce faire, le projet combine des avancées provenant de champs de recherche auparavant indépendants dans un cadre intégré de prédiction. En s’appuyant sur une expertise interdisciplinaire (CerCo, ToNIC, Gérontopôle de Toulouse, Université de Maastricht) et sur des méthodes de pointe en neuroimagerie et en neuropsychologie, il vise à améliorer la détection précoce de la MA, à éclairer l’origine neuronale des symptômes psychotiques et à contribuer au développement de stratégies préventives permettant de réduire la charge de la maladie et de préserver la qualité de vie.
