Détection d'une signature neurologique numérique (DNS) MCI et amyloïde à l'aide des biomarqueurs numériques multimodaux d'Altoida.

Les biomarqueurs numériques sont des indicateurs de l'état de santé d'une personne tel que mesuré par un appareil numérique. Ils gagnent du terrain dans la recherche en neurologie grâce à leur capacité à offrir des mesures précises, accessibles et continues des performances cognitives qui pourraient permettre des diagnostics plus précoces. Pour les personnes présentant un risque de développer une démence, un diagnostic précoce et différentiel est essentiel pour rationaliser la prise en charge des patients, au profit des patients et des systèmes de santé.

Bien que les évaluations neuropsychologiques conventionnelles restent la référence en matière d'évaluation du déclin cognitif et fonctionnel, ces évaluations sont longues (90 à 120 minutes), nécessitent un spécialiste qualifié et ne sont pas exemptes de biais et d'effets de pratique. Dans ce contexte, les biomarqueurs numériques qui permettent l'évaluation continue et objective des caractéristiques multidimensionnelles évaluant les activités de la vie quotidienne peuvent avoir le potentiel de capturer des changements subtils dans la cognition et la capacité fonctionnelle avant le début du déclin cognitif.

La plateforme de biomarqueurs numériques Altoida permet une évaluation objective des déficiences cognitives et fonctionnelles d'un individu. La plateforme Altoida se compose de deux parties : 1) une évaluation destinée aux participants (sur tablette) et 2) un portail Web d'analyse et de reporting orienté site. L'évaluation évalue les compétences cognitives et fonctionnelles sur la base d'une série de tâches motrices et de réalité augmentée (RA) qui reflètent l'engagement du cerveau lors des activités de la vie quotidienne (Figure 1). Ces activités incluent le tapotement et le traçage de formes, ainsi que le placement et la recherche d'objets virtuels face à une tâche de distraction. L'évaluation prend en moyenne 10 minutes (moyenne cognitivement normale) à 18 minutes (moyenne MCI). Le tableau de bord fournit des analyses en temps réel et l'intégration des données d'étude dans les flux de travail cliniques. La plateforme est actuellement destinée à un usage expérimental uniquement. Il n’a pas reçu l’autorisation ou l’approbation préalable à la commercialisation de la FDA.

La plateforme évalue les fonctionnalités multimodales, notamment les micro-mouvements, la vitesse, les temps de réaction et les trajectoires de navigation, qui sont utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique spécifiques, appelés Digital Neuro Signature (DNS). Grâce à l'apprentissage automatique, les biomarqueurs numériques extraits par l'évaluation Altoida peuvent être utilisés pour mesurer les performances cognitives d'un patient et pour identifier des résultats cliniques distincts, tels que le MCI et le MCI avec probabilité de pathologie amyloïde, de manière écologique. L'évaluation génère également des scores de domaines cognitifs cérébraux spécifiques définis par le DSM-V, tels que l'apprentissage et la mémoire, la fonction exécutive, l'attention complexe et la coordination perceptivo-motrice dérivés de caractéristiques numériques spécifiques évaluées avec des modèles normatifs (ajustés selon l'âge et le sexe). ). Celles-ci sont dérivées de caractéristiques numériques spécifiques notées avec des modèles normatifs.

Dans des études précédentes, les biomarqueurs numériques d'Altoida se sont révélés utiles pour détecter le déclin cognitif précoce et également pour prédire la progression vers la démence. Ces dernières années, l'évaluation Altoida a été utilisée dans plusieurs études de recherche mondiales, confirmant la facilité d'utilisation, le caractère non invasif, le potentiel d'identification des troubles cognitifs ainsi que les corrélations avec les évaluations neuropsychologiques. La reconnaissance clinique précoce de la maladie d'Alzheimer (MA) est essentielle. Il n’existe actuellement aucun outil logiciel approuvé par les autorités réglementaires pour diagnostiquer de manière complémentaire les individus atteints de MCI et de positivité amyloïde, qui constituent une population présentant une plus grande probabilité d’évoluer vers une démence MA complète. Un diagnostic précoce et différentiel pourrait créer des opportunités de participation à des essais cliniques de thérapies modificatrices de la maladie et aider les développeurs de médicaments à accélérer le recrutement des bons patients pour les bonnes thérapies.