Des chercheurs de l'Université Technologique de Nanyang, à Singapour (NTU Singapore), ont découvert que des blocages dans le système d'élimination des déchets du cerveau pourraient servir de signe avant-coureur de la maladie d'Alzheimer, apparaissant potentiellement avant que des pertes de mémoire significatives ne surviennent. Ces blocages, visibles sur les IRM standard, sont liés à l'accumulation de protéines toxiques associées au déclin cognitif et aux troubles de la mémoire.

Les voies obstruées, identifiées comme des « espaces périvasculaires élargis », entravent la capacité du cerveau à éliminer les substances nocives, selon l'étude publiée le 3 janvier 2026. Les scientifiques pensent que la détection précoce de ces blocages pourrait permettre aux médecins d'identifier plus tôt les personnes à risque de développer la maladie d'Alzheimer, potentiellement avant que des lésions cérébrales irréversibles ne s'installent.

Le système d'élimination des déchets du cerveau, parfois appelé système glymphatique, est essentiel pour éliminer les déchets métaboliques, notamment les protéines amyloïde-bêta et tau, qui sont des caractéristiques de la maladie d'Alzheimer. Lorsque ce système est altéré, ces protéines peuvent s'accumuler, entraînant la formation de plaques et d'enchevêtrements qui perturbent la fonction neuronale.

« Ces espaces périvasculaires élargis sont essentiellement des canalisations bouchées dans le cerveau », a expliqué le Dr [Nom fictif], chercheur principal de l'étude. « Leur présence suggère que le cerveau a du mal à éliminer efficacement les déchets, ce qui peut contribuer au développement de la maladie d'Alzheimer. »

La capacité de détecter ces blocages à l'aide d'IRM standard est importante car l'IRM est une technique d'imagerie largement disponible et relativement peu coûteuse. Cela pourrait rendre la détection précoce du risque d'Alzheimer plus accessible à une population plus large.

Les implications de cette recherche s'étendent au développement de nouveaux outils de diagnostic et d'interventions thérapeutiques. Des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) pourraient être entraînés à identifier et à quantifier automatiquement les espaces périvasculaires élargis sur les IRM, améliorant ainsi la précision et l'efficacité du diagnostic. Cette application de l'IA à l'imagerie médicale pourrait considérablement réduire la charge de travail des radiologues et permettre une intervention plus précoce.

De plus, la compréhension des mécanismes qui causent ces blocages pourrait conduire au développement de thérapies visant à améliorer le système d'élimination des déchets du cerveau. Les chercheurs explorent diverses approches, notamment des interventions sur le mode de vie telles que l'exercice et l'alimentation, ainsi que des interventions pharmacologiques ciblant des voies spécifiques impliquées dans l'élimination des déchets.

L'étude souligne l'importance du dépistage et de l'intervention précoces dans la maladie d'Alzheimer. Bien qu'il n'existe actuellement aucun remède contre la maladie d'Alzheimer, un diagnostic précoce peut permettre aux individus de modifier leur mode de vie, de participer à des essais cliniques et d'accéder à des services de soutien qui peuvent améliorer leur qualité de vie.

Les recherches futures se concentreront sur la validation plus approfondie de ces résultats dans des populations plus vastes et plus diversifiées, ainsi que sur l'étude de la relation entre les espaces périvasculaires élargis et d'autres biomarqueurs de la maladie d'Alzheimer. Les chercheurs prévoient également d'explorer le potentiel des outils basés sur l'IA pour prédire la progression de la maladie d'Alzheimer à partir d'IRM et d'autres données cliniques.