Des scientifiques étudiant la maladie d'Alzheimer chez les Afro-Américains ont identifié un gène clé, ADAMTS2, qui pourrait offrir une voie biologique commune à tous les groupes raciaux, selon une étude récente de la Boston University School of Medicine. Dans une analyse de tissus cérébraux provenant de plus de 200 donneurs, le gène ADAMTS2 a montré une activité significativement plus élevée chez les personnes atteintes d'Alzheimer que chez celles qui ne le sont pas.

La découverte a été corroborée par son importance dans une étude indépendante menée auprès de personnes blanches, ce qui suggère un mécanisme sous-jacent commun dans le développement de la maladie d'Alzheimer. Cette découverte ouvre des voies potentielles pour de nouvelles stratégies de traitement ciblant cette voie biologique commune.

La maladie d'Alzheimer touche de manière disproportionnée les Afro-Américains, avec un taux d'incidence environ deux fois plus élevé que celui observé chez les personnes blanches ou d'ascendance européenne aux États-Unis. Les chercheurs cherchent depuis longtemps à comprendre les facteurs génétiques et environnementaux qui contribuent à cette disparité. L'identification d'ADAMTS2 comme un gène clé dans les populations afro-américaines et blanches représente une avancée significative dans cette compréhension.

L'étude, publiée le 1er janvier 2026, souligne l'importance d'une recherche inclusive pour lutter contre les disparités en matière de santé. En étudiant diverses populations, les scientifiques peuvent découvrir des facteurs génétiques qui pourraient être négligés dans les études portant uniquement sur un seul groupe. Cette approche est particulièrement pertinente dans le contexte de la découverte de médicaments basée sur l'IA, où les algorithmes entraînés sur des ensembles de données biaisés peuvent perpétuer les inégalités existantes.

L'IA joue un rôle de plus en plus important dans la recherche sur la maladie d'Alzheimer, de l'identification de cibles médicamenteuses potentielles à la prédiction de la progression de la maladie. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données génétiques et cliniques pour identifier des schémas et des relations que les humains ne pourraient pas détecter. Cependant, l'efficacité de ces algorithmes dépend de la qualité et de la diversité des données sur lesquelles ils sont entraînés.

"La découverte d'ADAMTS2 comme cible thérapeutique potentielle est passionnante, mais il est essentiel de s'assurer que tous les traitements futurs soient efficaces et accessibles à toutes les populations", a déclaré un chercheur principal de la Boston University School of Medicine. "Cela nécessite une recherche continue et une collaboration entre les différentes communautés."

Les prochaines étapes consistent à approfondir l'étude de la fonction d'ADAMTS2 dans le cerveau et de son rôle dans la pathologie de la maladie d'Alzheimer. Les chercheurs étudient également les interventions thérapeutiques potentielles qui pourraient cibler ce gène. L'espoir est que cette découverte conduira à des traitements nouveaux et plus efficaces contre la maladie d'Alzheimer, au bénéfice des personnes de toutes origines raciales et ethniques.