2.5 crédits CE. Numéro spécial sur la prédiction (JINS 22:10, 2016) : CE Bundle 1

apa-logo_white_screenL'International Neuropsychological Society est approuvée par l'American Psychological Association pour parrainer la formation continue des psychologues. La Société internationale de neuropsychologie conserve la responsabilité de ce programme et de son contenu.
Objectifs éducatifs
  1. Décrire le schéma d'accumulation d'amyloïde cérébrale observée à travers les stades de la MA préclinique.
  2. Décrire les relations entre les biomarqueurs de la MA et les aspects de la fonction de la mémoire épisodique.
  3. Décrire les relations entre les biomarqueurs de la MA et les futures performances neurocognitives.

Informations sur les cours
Audience cible:Intermédiaire
Disponibilité:Date de disponibilité : 2016-11-30
Vous pouvez obtenir CE pour ce package JINS à tout moment.
Offert pour CEOui
CoûtMembres $ 25
Non-membres 37.50 $
Politique de remboursementCe forfait JINS n'est pas éligible aux remboursements
Crédits de formation continue2.5

Co-organisateurs
John L. Woodard, Larry J. Seidman, Julie C. Stout

Introduction

La prédiction du comportement et des résultats connexes a longtemps été un objectif principal de la psychologie. Le développement des tests d'intelligence au début du 20th siècle a conduit à de nouvelles stratégies pour prédire les performances académiques et professionnelles (Sternberg, 1996). De même, au milieu du 19th siècle, l'utilisation par Fechner de modèles mathématiques pour la prédiction du comportement (Wertheimer, 1987) a initié une longue tradition qui s'est poursuivie jusqu'à nos jours, que l'on retrouve dans les modèles mathématiques d'apprentissage développés par Clark Hull (Hull, 1943), des modèles dynamiques du développement des capacités de mémoire spatiale (Spencer, Smith, & Thelen, 2001), et d'autres. Ces idées ont également conduit à des théories de traitement de l'information sur la mémoire (Atkinson & Shiffrin, 1968; Raaijmakers & Shiffrin, 1980), qui ont été utilisées pour prédire des stades spécifiques du traitement de la mémoire qui sont altérés dans des groupes de patients (Brown et al., 1995; Brun, Woodard et riche, 1994). Récemment, l'utilisation de stratégies de prédiction en neuropsychologie s'est tournée vers le développement de nouvelles approches pour l'identification et la caractérisation du développement et de l'évolution de la maladie des troubles neurocognitifs et neuropsychiatriques.

La prédiction consiste à faire une déclaration sur un événement incertain, généralement basée sur un certain type d'informations connues. Bien que le terme «prédiction» évoque la prévision d'un résultat ou d'un événement futur, le terme prédiction peut également être utilisé à des fins de diagnostic simultané. Depuis environ 2000, le nombre d'études de recherche axées sur la prédiction du diagnostic et des trajectoires cliniques a considérablement augmenté. la Figure 1 montre le nombre de publications par an issues d'une simple recherche des termes «prédiction préclinique» dans la base de données de la Bibliothèque nationale de médecine (PubMed) de 1950 au 1er octobre 2016. Les études de prédiction préclinique en neuropsychologie se sont généralement concentrées sur l'identification des personnes les plus à risque de troubles cognitifs spécifiques. L'identification précoce du risque, ou des signes subtils d'une maladie naissante, ouvre la possibilité de traitements pour prévenir le développement de la maladie, ou pour retarder l'apparition ou ralentir la progression de symptômes cliniquement significatifs. Les études de prédiction après une lésion cérébrale ont également été importantes pour pronostiquer la trajectoire de récupération et pour planifier l'allocation des ressources pour le traitement.

Les stratégies de prédiction de pointe ont été facilitées par au moins deux développements importants au cours des 25 dernières années. Premièrement, la disponibilité d'ordinateurs et de logiciels à grande vitesse capables d'effectuer des analyses statistiques complexes a soutenu le développement et la validation de modèles prédictifs théoriques complexes. Par exemple, les approches d'apprentissage automatique de la prédiction ne seraient pas possibles sans de puissantes ressources informatiques (Hey, 2010). L'apprentissage automatique a été utilisé avec succès dans le contexte du diagnostic (Bigler, 2013; Mundt, Libéré et Greist, 2000; Teipel, Meindl, Grinberg, Heinsen et Hampel, 2008) et le pronostic (Gutman et al., 2015; Koutsouléris et al., 2009; Moradi, Pepe, Gaser, Huttunen et Tohka, 2015; Schmidt-Richberg et al., 2016). Deuxièmement, l'identification de biomarqueurs d'une variété de conditions neurologiques et psychiatriques a fourni un ensemble de prédicteurs qui sont très sensibles aux facteurs de risque et aux changements pathologiques conduisant à ces conditions (Chong, Lim, & Sahadevan, 2006; Craig-Schapiro, Fagan et Holtzman, 2009; Mayeux, 2004; Sharma et Laskowitz, 2012; Shaw, Korecka, Clark, Lee et Trojanowski, 2007). Ces biomarqueurs peuvent être utilisés pour tester les prédictions concernant les étiologies possibles associées aux anomalies neuropsychologiques (Ivanoiu et al., 2015; Miller et coll., 2008; Wirth et al., 2013). L'amélioration des tests génétiques a également contribué à des prédictions plus précises des changements fonctionnels lorsqu'elles sont combinées avec des données neuropsychologiques et d'imagerie (O'Hara et al., 1998; Reiman et al., 2004; Small et al., 1996). Certains chercheurs ont fait valoir, en se basant sur la littérature, que «les marqueurs neurologiques fournissent souvent de meilleures prédictions (pronostic neurologique), seuls ou en combinaison avec d'autres mesures, que les mesures comportementales traditionnelles» (page 11, Gabrieli, Ghosh, & Whitfield-Gabrieli, 2015). Au fur et à mesure que les données émergeront, notre domaine s'enrichira en identifiant les meilleures combinaisons de mesures pour prédire la maladie.

De nombreux troubles neurocognitifs sont connus pour évoluer d'un état présymptomatique à légèrement clinique à un trouble entièrement clinique. Essentiellement, ils passent par différentes « étapes » biologiques et cliniques (McGorry et al., 2007). Deux troubles ayant fait l'objet de nombreuses recherches au cours des deux dernières décennies sont la maladie d'Alzheimer (MA) et la schizophrénie. Par exemple, la MA est précédée d'une déficience cognitive légère (MCI) et, dans de nombreux cas, la schizophrénie est précédée d'un état clinique à haut risque (CHR) identifié par des symptômes psychotiques positifs atténués (c'est-à-dire des délires légers et des hallucinations avec un certain degré de réalité intacte). tests ; Tsuang et al., 2013; Yung & McGorry, 1996). Au moins en principe, l'identification des prédicteurs et des mécanismes de transition vers la MA ou vers la psychose chez les individus présentant des signes de troubles neurocognitifs naissants est une étape cruciale dans la recherche de stratégies de prévention ou d'intervention précoce (Woodberry, Shapiro, Bryant, & Seidman, 2016). L'intérêt pour la détection précoce et la prévention de la schizophrénie et d'autres troubles psychotiques a conduit à plus d'une décennie de travail étudiant les jeunes qui peuvent être à risque de développer une maladie psychotique, et des progrès ont été réalisés dans la prédiction de la transition vers la psychose à partir d'un stade CHR (Canon et al., 20082016; Carrion et al., 2016), y compris l'utilisation de mesures neuropsychologiques (Giuliano et al., 2012; Seidman, Giuliano et Walker, 2010; Seidman et al., 2016).

Les études portant sur la détection précoce des affections neurologiques et psychiatriques ont considérablement amélioré la compréhension de l'étiologie et du diagnostic, et elles ont ouvert de nouvelles voies de prise en charge. La détection présymptomatique est également essentielle au développement de stratégies d'intervention efficaces, car elle offre une fenêtre pour prévenir/retarder l'apparition ou réduire la gravité. Ce numéro spécial du Journal de la Société internationale de neuropsychologie comprend neuf articles décrivant des découvertes empiriques de pointe qui illustrent les principales avancées méthodologiques pour la détection préclinique de diverses affections neurologiques, neurodéveloppementales et neuropsychiatriques. Les approches méthodologiques adoptées comprennent l'évaluation des analyses de risques familiaux et génétiques, la caractérisation phénotypique à l'aide de méthodes cognitives et/ou d'imagerie et l'évaluation de l'efficacité des biomarqueurs. Ces articles fournissent des résumés intégratifs et synthétiques de fond de l'état actuel des méthodologies de détection précliniques et des orientations futures pour le domaine.

À mesure que de nouveaux biomarqueurs de changements précoces liés à la maladie sont identifiés, les stratégies d'utilisation optimale de ces informations deviennent de plus en plus importantes. Dans ce numéro spécial, plusieurs articles se concentrent sur la description de nouvelles méthodologies pour combiner les données de biomarqueurs avec d'autres informations cliniques pour le diagnostic ou le pronostic. Dans une revue approfondie de la littérature, Cooper et ses collègues décrivent des biomarqueurs objectifs de pointe dans la maladie de Parkinson prodromique (MP), et ils discutent de plusieurs stratégies pour combiner ces biomarqueurs avec des données cliniques et génétiques pour améliorer la sensibilité et la spécificité pour l'identification des personnes avec la MP prodromique. Soldan et ses collègues démontrent que la bêta-amyloïde et la protéine tau phosphorylée mesurées dans le liquide céphalo-rachidien peuvent prédire le fonctionnement cognitif jusqu'à 10 ans plus tard. À l'aide des données de l'Initiative de neuro-imagerie de la maladie d'Alzheimer, Edmonds et ses collègues démontrent comment une nouvelle méthode de stadification préclinique de la maladie d'Alzheimer utilisant l'imagerie par tomographie par émission de positrons amyloïde (TEP) peut être combinée à une évaluation cognitive détaillée pour mieux caractériser la maladie d'Alzheimer préclinique. Notamment, cette étude a révélé qu'une accumulation considérable d'amyloïde s'était déjà produite avant le diagnostic clinique. Enfin, dans une étude transversale, Quenon et ses collègues démontrent les relations entre les mesures d'imagerie de l'étendue de la neuropathologie précoce de la MA, indexées par in vivo biomarqueurs de neuroimagerie (PET amyloïde, volume de l'hippocampe et mesures de l'épaisseur corticale) et niveau de performance de la mémoire sur le test de rappel sélectif libre et indicé. Bien que les biomarqueurs de la neuropathologie précoce de la MA prédisent les performances globales de la mémoire, l'efficacité du repérage, qui est souvent altérée dans la MA, a démontré des relations particulièrement fortes avec l'épaisseur corticale des régions qui sont généralement atrophiques au début de la MA.

L'évaluation de l'influence des facteurs de risque familiaux et génétiques est également devenue un outil important pour prévoir l'état diagnostique. L'approche familiale à haut risque permet un processus de sélection défini pour déterminer les sujets non malades dans une famille dans laquelle il existe un proposant identifié avec la maladie. Un avantage d'une telle approche est qu'elle ne dépend pas de l'expression des symptômes, mais plutôt du risque génétique, et donc un individu non affecté pourrait être étudié à tout âge, permettant des sondes de risque guidées par le développement (Agnew-Blais & Seidman, 2013). Les «parents non affectés» sont généralement des descendants ou des frères et sœurs qui sont considérés comme présentant un risque plus élevé de maladie ou de phénotypes associés à la maladie, car ils portent environ 50% des gènes de la maladie. Cette approche est utilisée depuis plus d'un demi-siècle et a été l'un des moyens les plus fructueux d'identifier les composantes de la vulnérabilité à diverses maladies, en particulier la schizophrénie. Le résultat le plus typique utilisé dans bon nombre de ces études était à l'origine « le développement de la maladie » (p. ex. schizophrénie, MA, etc.). Cependant, les résultats peuvent également être exprimés dans une gamme de phénotypes reflétant le trouble sous-jacent, et des résultats tels que l'incapacité fonctionnelle sont également très importants. Un large éventail de phénotypes (p. ex., problèmes de mémoire de travail ou d'attention, petits hippocampes) peuvent être étudiés à différents âges pour évaluer les effets sur le développement, et dans différentes sous-populations (p. vs. charge génétique plus faible) pour étudier l'expression spécifique des sous-groupes des phénotypes.

Dans ce numéro, Lancaster et ses collègues démontrent que l'imagerie de base du tenseur de diffusion de la microstructure de la substance blanche dans le lobe temporal médial peut prédire les changements longitudinaux du fonctionnement de la mémoire épisodique sur 3 ans dans un échantillon d'adultes âgés en bonne santé cognitive avec un risque familial et génétique enrichi pour UN D. Koscik et ses collègues comparent la sensibilité pour prédire les troubles cognitifs ultérieurs en utilisant soit la variabilité des performances entre les tâches cognitives, soit des combinaisons de résultats de tâches particulières (par exemple, la mémoire et les tâches exécutives) prises au départ plusieurs années plus tôt. Dans une enquête sur les endophénotypes neuropsychologiques du risque familial de schizophrénie et de psychose affective, Seidman et ses collègues ont découvert que les troubles de la mémoire de travail étaient plus robustes que la vigilance pour caractériser les troubles cognitifs associés au risque familial de schizophrénie. Bien que les personnes présentant un risque familial de psychose affective aient montré une vigilance plus altérée par rapport aux autres groupes, cet effet a été éliminé après ajustement pour plusieurs symptômes psychopathologiques. Ce travail faisait partie d'un programme visant à identifier les prédicteurs neuropsychologiques les plus sensibles et les plus spécifiques du risque pour différentes formes de psychose (voir également Seidman et al., 2016). Chacune de ces études démontre de nouvelles méthodologies pour étudier l'influence du risque familial et génétique pour un diagnostic et un pronostic possibles.

Enfin, deux articles de ce numéro portent sur l'utilisation de stratégies de prédiction pour pronostiquer les résultats après qu'une lésion cérébrale s'est déjà produite dans des échantillons pédiatriques. Ransom et ses collègues utilisent l'évaluation fondée sur des preuves (EBA) pour identifier les étudiants adolescents à risque de difficultés scolaires post-commotion cérébrale. Les symptômes post-traumatique autodéclarés et les difficultés de fonctionnement exécutif, plutôt que les séquelles signalées par les parents, ont montré les relations les plus fortes avec les difficultés scolaires post-traumatique perçues. Cette étude démontre l'utilité du cadre EBA dans le contexte de l'évaluation neuropsychologique. Till et ses collègues ont étudié les difficultés cognitives, scolaires et psychosociales rencontrées par les enfants diagnostiqués avec un syndrome démyélinisant acquis (ADS), dont un tiers ont ensuite été diagnostiqués avec la sclérose en plaques (SEP), sur une période de suivi de 6 mois. Il a été démontré que les enfants atteints d'ADS présentaient un résultat neurocognitif favorable à court terme, y compris les enfants diagnostiqués avec la SEP.

En résumé, les articles de ce numéro spécial présentent plusieurs approches novatrices pour développer des méthodologies de prédiction en neuropsychologie. Les recherches sur l'optimisation des informations issues des biomarqueurs continueront sans doute d'être stimulées par l'identification de nouveaux biomarqueurs dans le futur. L'introduction de nouveaux cadres d'évaluation, tels que l'EBA, et d'autres stratégies d'évaluation des changements longitudinaux cognitifs, cliniques et de neuro-imagerie dans les résultats, tels que présentés par plusieurs études dans ce numéro spécial, seront également utiles pour faire avancer le domaine. La capitalisation sur les nouveaux développements dans les analyses génétiques et l'évaluation des facteurs de risque familiaux seront également des outils importants pour améliorer la précision prédictive.

Néanmoins, nous sommes également confrontés à des défis en ce qui concerne la définition de modèles statistiques appropriés utilisés pour l'évaluation du changement, de la croissance ou du déclin (Cronbach & Furby, 1970; François, Fletcher, Stuebing, Davidson et Thompson, 1991; Gottman & Rushe, 1993; Harrel, 2015; Chanteur & Willet, 2003; Steyerberg, 2009; Steyerberg & Harrel, 2016; Steyerberg et al., 2010; Temkin, Heaton, Grant et Dikmen, 1999). Bien que ces questions ne soient certainement pas nouvelles, il est certainement justifié de continuer à se concentrer sur l'amélioration des définitions du changement que nous prévoyons et sur les modèles d'évaluation de l'efficacité des variables prédisant ce changement. Malgré ces défis, la recherche sur la prédiction préclinique continue de croître et les études futures promettent de contribuer à l'amélioration des traitements préventifs avant que le déclin cognitif ne se produise ainsi qu'à des traitements et à une allocation des ressources plus efficaces après une lésion cérébrale.


Titres individuels, auteurs et articles :

Modèles de charge amyloïde corticale et sous-corticale à travers les stades de la maladie d'Alzheimer préclinique
Auteurs)
  • Emily C. Edmonds | Département de psychiatrie, Université de Californie à San Diego, École de médecine, La Jolla, Californie
  • Katherine J. Bangen | Department of Psychiatry, University of California San Diego, School of Medicine, La Jolla, Californie, Veterans Affairs San Diego Healthcare System, San Diego, Californie
  • Lisa Delano-Bois | Department of Psychiatry, University of California San Diego, School of Medicine, La Jolla, Californie, Veterans Affairs San Diego Healthcare System, San Diego, Californie
  • Daniel A.Nation | Département de psychologie, Université de Californie du Sud, Los Angeles, Californie
  • Ansgar J. Furst | War Related Illness and Injury Study Center (WRIISC), VA Palo Alto Health Care System, Palo Alto, Californie, Depts. of Psychiatry and Behavioral Sciences and Neurology and Neurological Sciences, Stanford University School of Medicine, Stanford, Californie
  • David P. Saumon | Département de neurosciences, Université de Californie à San Diego, École de médecine, La Jolla, Californie
  • Mark W. Bondi | Department of Psychiatry, University of California San Diego, School of Medicine, La Jolla, Californie, Veterans Affairs San Diego Healthcare System, San Diego, Californie

Correspondance
Adresse e-mail | ecedmonds@ucsd.edu

Divulgations
Le Dr Salmon est consultant pour Bristol-Myers Squibb. Les autres auteurs ne rapportent aucune divulgation.

Abstrait
Objectifs :

Nous avons examiné les analyses amyloïdes de tomographie par émission de positrons (TEP) au florbétapir à tous les stades de la maladie d'Alzheimer préclinique (MA) dans les régions corticales, allocorticales et sous-corticales. Les stades ont été caractérisés à l'aide de méthodes définies empiriquement.

Méthodologie:

Au total, 312 participants à l'initiative de neuro-imagerie de la maladie d'Alzheimer, cognitivement normaux, ont effectué une évaluation neuropsychologique et une TEP au florbétapir. Les participants ont été classés en stades de la MA préclinique en utilisant (1) une nouvelle approche basée sur le nombre de biomarqueurs/marqueurs cognitifs anormaux que chaque individu possédait, et (2) les critères du National Institute on Aging and the Alzheimer's Association (NIA-AA). Les groupes précliniques AD ont été comparés les uns aux autres et à un échantillon de troubles cognitifs légers (MCI) sur les rapports de valeur d'absorption standardisés (SUVR) du florbétapir dans les régions d'intérêt corticales et allocorticales/sous-corticales (ROI).

Résultats:

Le dépôt d'amyloïde a augmenté à travers les stades de la MA préclinique dans toutes les ROI corticales, les SUVR dans les stades ultérieurs atteignant les niveaux observés dans le MCI. Plusieurs zones sous-corticales ont montré un modèle de résultats similaires aux régions corticales ; cependant, les SUVR dans l'hippocampe, le pallidum et le thalamus ne différaient en grande partie pas d'un stade à l'autre de la MA préclinique.

Conclusions:

Une accumulation substantielle d'amyloïde dans les zones corticales s'est déjà produite avant que l'on réponde aux critères d'un diagnostic clinique. Les explications potentielles du schéma inattendu des résultats dans certaines ROI allocorticales/sous-corticales incluent le manque de correspondance entre (1) les mesures de l'amyloïde par TEP du liquide céphalo-rachidien et du florbétapir, ou entre (2) les SUVR TEP sous-corticales du florbétapir et la neuropathologie sous-jacente. Les résultats confirment l'utilité de notre nouvelle méthode pour la mise en scène de la MA préclinique. En combinant des biomarqueurs d'imagerie avec une évaluation cognitive détaillée pour mieux caractériser la MA préclinique, nous pouvons faire progresser notre compréhension des personnes à risque de progression future. (JIN, 2016,22, 978-990)

Bibliographie
  1. Arriagada, PV, Growdon, JH, Hedley-Whyte, ET et Hyman, BT (1992). Les dégénérescences neurofibrillaires mais pas les plaques séniles sont parallèles à la durée et à la sévérité de la maladie d'Alzheimer. Neurologie, 42, 631–639. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  2. Balasubramanian, AB, Kawas, CH, Peltz, CB, Brookmeyer, R., & Corrada, MM (2012). Pathologie de la maladie d'Alzheimer et performances cognitives longitudinales chez les personnes âgées sans démence. Neurologie, 79(9), 915–921. doi : 10.1212/WNL.0b013e318266fc77 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  3. Bangen, KJ, Clark, AL, Werhane, M., Edmonds, E., Nation, DA, Evangelista, N. et Delano-Wood, L. (2016). Charge amyloïde corticale dans les sous-types de MCI dérivés empiriquement. Journal de la maladie d'Alzheimer, 52, 849–861. CrossRef  Google Scholar 
  4. Bateman, RJ, Xiong, C., Benzinger, TL, Fagan, AM, Goate, A., Fox, NC et Morris, JC (2012). Changements cliniques et biomarqueurs dans la maladie d'Alzheimer héréditaire dominante. New England Journal of Medicine, 367(9), 795–804. doi : 10.1056/NEJMoa1202753 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  5. Beach, TG, Thal, DR, Zanette, M., Smith, A. et Buckley, C. (2016). Détection des plaques amyloïdes striatales avec [18F]flutémétamol : Validation avec histopathologie post-mortem. Journal de la maladie d'Alzheimer, 52, 863–873. CrossRef  Google Scholar 
  6. Bennett, DA, Schneider, JA, Bienias, JL, Evans, DA et Wilson, RS (2005). Les troubles cognitifs légers sont liés à la pathologie de la maladie d'Alzheimer et aux infarctus cérébraux. Neurologie, 64(5), 834–841. doi : 10.1212/01.wnl.0000152982.47274.9e CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  7. Bondi, MW, Edmonds, EC, Jak, AJ, Clark, LR, Delano-Wood, L., McDonald, CR et Salmon, DP (2014). Les critères neuropsychologiques pour les troubles cognitifs légers améliorent la précision du diagnostic, les associations de biomarqueurs et la prédiction de la progression. Journal de la maladie d'Alzheimer, 42(1), 275–289. doi : 10.3233/JAD-140276 CrossRef  Google Scholar 
  8. Braak, H., & Braak, E. (1990). Maladie d'Alzheimer : Dépôts amyloïdes striataux et modifications neurofibrillaires. Journal de neuropathologie et de neurologie expérimentale, 49(3), 215–224. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  9. Braak, H., & Del Tredici, K. (2015). La phase préclinique du processus pathologique sous-jacent à la maladie d'Alzheimer sporadique. Cerveau, 138(10), 2814–2833. doi : 10.1093/cerveau/awv236 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  10. Braak, H., Zetterberg, H., Del Tredici, K. et Blennow, K. (2013). L'agrégation intraneuronale de tau précède le dépôt diffus de plaque, mais les modifications de l'amyloïde-β se produisent avant les augmentations de tau dans le liquide céphalo-rachidien. Acta Neuropathologica, 126(5), 631–641. doi : 10.1007/s00401-013-1139-0 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  11. Brilliant, MJ, Elble, RJ, Ghobrial, M., & Struble, RG (1997). La distribution des dépôts de protéines bêta-amyloïdes dans le corps strié des patients atteints de la maladie d'Alzheimer. Neuropathologie et neurobiologie appliquée, 23(4), 322–325. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  12. Chételat, G., La Joie, R., Villain, N., Perrotin, A., da La Sayette, V., Eustache, F., & Vandenberghe, R. (2013). Imagerie amyloïde chez les individus cognitivement normaux, les populations à risque et la maladie d'Alzheimer préclinique. Neuroimage : Clinique, 2, 356–365. doi : 10.1016/j.nicl.2013.02.006 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  13. Cho, H., Seo, SW, Kim, JH, Suh, MK, Lee, JH, Choe, YS et Na, DL (2013). Dépôt d'amyloïde dans la maladie d'Alzheimer d'apparition précoce par rapport à l'apparition tardive. Journal de la maladie d'Alzheimer, 35(4), 813–821. doi : 10.3233/JAD-121927 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  14. Clark, CM, Pontecorvo, MJ, Beach, TG, Bedell, BJ, Coleman, RE, Doraiswamy, PM et Skovronsky, DM (2012). TEP cérébrale au florbétapir comparée à la neuropathologie à l'autopsie pour la détection des plaques amyloïdes-bêta neuritiques : une étude de cohorte prospective. Lancet Neurology, 11(8), 669–678. doi : 10.1016/s1474-4422(12)70142-4 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  15. Clark, LR, Delano-Wood, L., Libon, DJ, McDonald, CR, Nation, DA, Bangen, KJ et Bondi, MW (2013). Les sous-types de troubles cognitifs légers dérivés empiriquement sont-ils compatibles avec les sous-types conventionnels ? Journal de la Société internationale de neuropsychologie, 19(6), 635–645. doi : 10.1017/S1355617713000313 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  16. Davis, DG, Schmitt, FA, Wekstein, DR et Markesbery, WR (1999). Altérations neuropathologiques de la maladie d'Alzheimer chez des sujets âgés cognitivement normaux. Journal de neuropathologie et de neurologie expérimentale, 58(4), 376–388. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  17. Edmonds, EC, Delano-Wood, L., Clark, LR, Jak, AJ, Nation, DA, McDonald, CR et Bondi, MW (2015). Sensibilité des critères conventionnels de déficience cognitive légère aux erreurs de diagnostic faussement positives. Alzheimer et démence, 11(4), 415–424. doi : 10.1016/j.jalz.2014.03.005 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  18. Edmonds, EC, Delano-Wood, L., Galasko, DR, Salmon, DP et Bondi, MW (2015). Déclin cognitif subtil et stadification de biomarqueurs dans la maladie d'Alzheimer préclinique. Journal de la maladie d'Alzheimer, 47(1), 231–242. doi : 10.3233/JAD-150128 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  19. Edmonds, EC, Delano-Wood, L., Jak, AJ, Galasko, DR, Salmon, DP et Bondi, MW (2016). Déficience cognitive légère « manquée » : taux élevé d'erreurs fausses négatives sur la base des critères de diagnostic conventionnels. Journal de la maladie d'Alzheimer, 52, 685–691. doi : 10.3233/JAD-150986 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  20. Edmonds, EC, Eppig, J., Bondi, MW, Leyden, KM, Goodwin, B., Delano-Wood, L., & McDonald, CR (sous presse). Modèles d'atrophie corticale hétérogène dans le MCI non capturés par les critères de diagnostic conventionnels. NeurologieGoogle Scholar 
  21. Eggert, LD, Sommer, J., Jansen, A., Kircher, T., & Konrad, C. (2012). Précision et fiabilité des voies automatisées de segmentation de la matière grise sur des images de résonance magnétique structurelle réelles et simulées du cerveau humain. PLoS One, 7, e45081. doi : 10.1371/journal.pone.0045081 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  22. Giannakopoulos, P., Hof, PR, Michel, JP, Guimon, J., & Bouras, C. (1997). Pathologie du cortex cérébral dans le vieillissement et la maladie d'Alzheimer : une enquête quantitative auprès de grandes cohortes hospitalières gériatriques et psychiatriques. Revues de recherche sur le cerveau, 25(2), 217–245. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  23. Hatsuta, H., Takao, M., Ishii, K., Ishiwata, K., Saito, Y., Kanemaru, K. et Murayama, S. (2015). Accumulation de β amyloïde évaluée avec la TEP au composé B 11C-Pittsburgh et la neuropathologie post-mortem. Recherche actuelle sur la maladie d'Alzheimer, 12(3), 278–286. CrossRef  Google Scholar 
  24. Ivnik, RJ, Malec, JF, Smith, GE, Tangalos, EG, Petersen, RC, Kokmen, E., & Kurland, LT (1992). Études normatives des Américains plus âgés de Mayo : normes AVLT mises à jour pour les 56 à 97 ans. Neuropsychologue clinique, 6, 83–104. CrossRef  Google Scholar 
  25. Jack, CR, Jr., Knopman, DS, Jagust, WJ, Shaw, LM, Aisen, PS, Weiner, MW et Trojanowski, JQ (2010). Modèle hypothétique de biomarqueurs dynamiques de la cascade pathologique d'Alzheimer. Lancet Neurology, 9(1), 119–128. doi : 10.1016/S1474-4422(09)70299-6 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  26. Jack, CR Jr., Knopman, DS, Jagust, WJ, Petersen, RC, Weiner, MW, Aisen, PS et Trojanowski, JQ (2013). Suivi des processus physiopathologiques dans la maladie d'Alzheimer : un modèle hypothétique mis à jour de biomarqueurs dynamiques. Lancet Neurology, 12(2), 207–216. doi : 10.1016/S1474-4422(12)70291-0 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  27. Jack, CR Jr., Knopman, DS, Weigand, SD, Wiste, HJ, Vemuri, P., Lowe, V. et Petersen, RC (2012). Une approche opérationnelle des critères de l'Institut National du Vieillissement-Association Alzheimer pour la maladie d'Alzheimer préclinique. Annals of Neurology, 71(6), 765–775. doi : 10.1002/ana.22628 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  28. Jack, CR, Jr., Wiste, HJ, Weigand, SD, Knopman, DS, Lowe, V., Vemuri, P. et Petersen, RC (2013). Les profils d'amyloïde d'abord et de neurodégénérescence d'abord caractérisent la positivité incidente de la TEP amyloïde. Neurologie, 81(20), 1732–1740. doi : 10.1212/01.wnl.0000435556.21319.e4 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  29. Jagust, WJ, Landau, SM, Shaw, LM, Trojanowski, JQ, Koeppe, RA, Reiman, EM et Mathis, CA (2009). Relations entre les biomarqueurs du vieillissement et la démence. Neurologie, 73(15), 1193–1199. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  30. Jak, AJ, Bondi, MW, Delano-Wood, L., Wierenga, C., Corey-Bloom, J., Salmon, DP et Delis, DC (2009). Quantification de cinq approches neuropsychologiques pour définir la déficience cognitive légère. Journal américain de psychiatrie gériatrique, 17(5), 368–375. doi : 10.1097/JGP.0b013e31819431d5 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  31. Jansen, WJ, Ossenkoppele, R., Knol, DL, Tijms, BM, Scheltens, P., Verhey, FR et Zetterberg, H. (2015). Prévalence de la pathologie amyloïde cérébrale chez les personnes sans démence : une méta-analyse. Journal de l'Association médicale américaine, 313(19), 1924–1938. doi : 10.1001/jama.2015.4668 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  32. Jedynak, BM, Lang, A., Liu, B., Katz, E., Zhang, Y., Wyman, BT et Prince, JL (2012). Un score computationnel de progression de la maladie neurodégénérative : méthode et résultats avec la cohorte de l'initiative de neuroimagerie de la maladie d'Alzheimer. Neuroimage, 63(3), 1478–1486. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.07.059 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  33. Joshi, AD, Pontecorvo, MJ, Clark, CM, Carpenter, AP, Jennings, DL, Sadowsky, CH et Skovronsky, DM (2012). Caractéristiques de performance de la TEP amyloïde au florbétapir F 18 chez des patients atteints de la maladie d'Alzheimer et des sujets cognitivement normaux. Journal de médecine nucléaire, 53(3), 378–384. doi : 10.2967/jnumed.111.090340 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  34. Klunk, WE, Price, JC, Mathis, CA, Tsopelas, ND, Lopresti, BJ, Ziolko, SK et DeKosky, ST (2007). Le dépôt d'amyloïde commence dans le striatum des porteurs de la mutation de la préséniline-1 de deux pedigrees non apparentés. Journal des neurosciences, 27(23), 6174–6184. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  35. Knopman, DS, Jack, CR Jr. et Wiste, HJ (2012). Résultats cliniques à court terme pour les stades de la maladie d'Alzheimer préclinique NIA-AA. Neurologie, 78(20), 1576–1582. doi : 10.1212/WNL.0b013e3182563bbe CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  36. Landau, SM, Breault, C., Joshi, AD, Pontecorvo, M., Mathis, CA, Jagust, WJ et Mintun, MA (2013). Imagerie bêta-amyloïde avec le composé B de Pittsburgh et le florbétapir : comparaison des radiotraceurs et des méthodes de quantification. Journal de médecine nucléaire, 54(1), 70–77. doi : 10.2967/jnumed.112.109009 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  37. Landau, SM, Harvey, D., Madison, CM, Reiman, EM, Foster, NL, Aisen, PS et Jagust, WJ (2010). Comparaison des prédicteurs de conversion et de déclin des troubles cognitifs légers. Neurologie, 75(3), 230–238. doi : 10.1212/WNL.0b013e3181e8e8b8 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  38. Landau, SM, Lu, M., Joshi, AD, Pontecorvo, M., Mintun, MA, Trojanowski, JQ et Shaw, LM (2013). Comparaison de l'imagerie TEP et des mesures du LCR dans Aβ. Annals of Neurology, 74(6), 826–836. doi : 10.1002/ana.23908 CrossRef  Google Scholar 
  39. Leinonen, V., Alafuzoff, I., Aalto, S., Suotunen, T., Savolainen, S., Nagren, K. et Rinner, JO (2008). Évaluation de la bêta-amyloïde dans un échantillon de biopsie cérébrale corticale frontale et par tomographie par émission de positrons avec du composé B de Pittsburgh marqué au carbone 11. Archives of Neurology, 65(10), 1304–1309. CrossRef  Google Scholar 
  40. Leuzy, A., Zimmer, ER, Heurling, K., Rosa-Neto, P., & Gauthier, S. (2014). Utilisation de la TEP amyloïde dans le spectre de la maladie d'Alzheimer : utilité clinique et problèmes éthiques associés. Amyloïde, 21(3), 143–148. doi : 10.3109/13506129.2014.926267 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  41. Mormino, EC, Kluth, JT, Madison, CM, Rabinovici, GD, Baker, SL, Miller, BL et Jagust, MJ (2009). La perte de mémoire épisodique est liée au dépôt de bêta-amyloïde médié par l'hippocampe chez les sujets âgés. Cerveau, 132, 1310–1323. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  42. Nettiksimmons, J., Beckett, L., Schwarz, C., Carmichael, O., Fletcher, E. et Decarli, C. (2013). Sous-groupe de témoins ADNI normaux caractérisés par une atrophie et un déclin cognitif associés à des lésions vasculaires. Psychologie et vieillissement, 28, 191–201. doi: 10.1037/a0031063 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  43. Petersen, RC (2004). Déficience cognitive légère comme entité diagnostique. Journal de médecine interne, 256, 183–194. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  44. Petersen, RC, Aisen, PS, Beckett, LA, Donohue, MC, Gamst, AC, Harvey, DJ et Weiner, MW (2010). Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) : Caractérisation clinique. Neurologie, 74(3), 201–209. doi : 10.1212/WNL.0b013e3181cb3e25 CrossRef  Google Scholar 
  45. Price, JL, Davis, PB, Morris, JC et White, DL (1991). La distribution des enchevêtrements, des plaques et des marqueurs immunohistochimiques associés dans le vieillissement en bonne santé et la maladie d'Alzheimer. Neurobiologie du vieillissement, 12(4), 295–312. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  46. Price, JL, McKeel, DW, Jr., Buckles, VD, Roe, CM, Xiong, C., Grundman, M. et Morris, JC (2009). Neuropathologie du vieillissement sans démence : preuves présomptives de la maladie d'Alzheimer préclinique. Neurobiologie du vieillissement, 30(7), 1026-1036. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  47. Rodrigue, KM, Kennedy, KM, Devous, MD Sr., Rieck, JR, Hebrank, AC, Diaz-Arrastia, R., & Park, DC (2012). Charge β-amyloïde dans le vieillissement en bonne santé : distribution régionale et conséquences cognitives. Neurologie, 78(6), 387–395. doi : 10.1212/WNL.0b013e318245d295 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  48. Rowe, CC, Ng, S., Ackermann, U., Gong, SJ, Pike, K., Savage, G. et Villemagne, VL (2007). Imagerie de la charge bêta-amyloïde dans le vieillissement et la démence. Neurologie, 68(20), 1718–1725. doi : 10.1212/01.wnl.0000261919.22630.ea CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  49. Royston, P., Altman, DG et Sauerbrei, W. (2006). Dichotomiser les prédicteurs continus dans la régression multiple : une mauvaise idée. Statistiques en médecine, 25, 127–141. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  50. Shaw, LM, Vanderstichele, H., Knapik-Czajka, M., Clark, CM, Aisen, PS, Petersen, RC et Trojanowski, JQ (2009). Signature de biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien chez les sujets de l'initiative de neuroimagerie de la maladie d'Alzheimer. Annals of Neurology, 65(4), 403–413. doi : 10.1002/ana.21610 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  51. Shirk, SD, Mitchell, MB, Shaughnessy, LW, Sherman, JC, Locascio, JJ, Weintraub, S., & Atri, A. (2011). Un calculateur normatif basé sur le Web pour la batterie de tests neuropsychologiques de l'ensemble de données uniformes (UDS). Alzheimer's Research & Therapy, 3(6), 32. doi : 10.1186/alzrt94 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  52. Sperling, RA, Aisen, PS, Beckett, LA, Bennett, DA, Craft, S., Fagan, AM et Phelps, CH (2011). Vers la définition des stades précliniques de la maladie d'Alzheimer : recommandations des groupes de travail de l'Institut national sur le vieillissement et de l'Association Alzheimer sur les lignes directrices diagnostiques de la maladie d'Alzheimer. Alzheimer et démence, 7, 280–292. doi : 10.1016/j.jalz.2011.03.003 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  53. Sperling, R., Mormino, E. et Johnson, K. (2014). L'évolution de la maladie d'Alzheimer préclinique : implications pour les essais de prévention. Neurone, 84(3), 608–622. doi : 10.1016/j.neuron.2014.10.038 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  54. Suenaga, T., Hirano, A., Llena, JF, Yen, SH et Dickson, DW (1990). Coloration de Bielschowsky modifiée et études immunohistochimiques sur les plaques striatales dans la maladie d'Alzheimer. Acta Neuropathologica, 80(3), 280–286. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  55. Thal, DR, Rüb, U., Orantes, M., & Braak, H. (2002). Phases de dépôt bêta A dans le cerveau humain et sa pertinence pour le développement de la MA. Neurologie, 58(12), 1791–2000. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  56. Toledo, JB, Bjerke, M., Da, X., Landau, SM, Foster, NL, Jagust, W. et Trojanowski, JQ (2015). Association non linéaire entre le liquide céphalo-rachidien et les mesures de florbétapir F-18 β-amyloïde à travers le spectre de la maladie d'Alzheimer. JAMA Neurology, 72(5), 571–581. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  57. Toledo, JB, Cairns, NJ, Da, X., Chen, K., Carter, D., Fleisher, A. et Trojanoswki, JQ (2013). Corrélats de biomarqueurs cliniques et multimodaux des découvertes neuropathologiques de l'ADNI. Acta Neuropathologica Communications, 1, 65. doi : 10.1186/2051-5960-1-65 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  58. Toledo, JB, Weiner, MW, Wolk, DA, Da, X., Chen, K., Arnold, SE et Trojanowski, JQ (2014). Biomarqueurs de lésions neuronales et pronostic chez les sujets ADNI ayant une cognition normale. Acta Neuropathologica Communications, 2, 26. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  59. Weintraub, S., Salmon, D., Mercaldo, N., Ferris, S., Graff-Radford, NR, Chui, H., & Morris, JC (2009). L'ensemble de données uniforme des centres de la maladie d'Alzheimer (UDS): La batterie de tests neuropsychologiques. Maladie d'Alzheimer et troubles associés, 23(2), 91–101. doi : 10.1097/WAD.0b013e318191c7dd CrossRef  Google Scholar  PubMed 
Prédiction des performances du test de rappel sélectif libre et indicé à l'aide de biomarqueurs volumétriques et à base d'amyloïde de la maladie d'Alzheimer
Auteurs)
  • Lise Quenon | Institut des Neurosciences, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique
  • Laurence Dricot | Institut des Neurosciences, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique
  • John L. Woodard | Institute of Neuroscience, Université catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique, Département de psychologie, Wayne State University, Detroit, Michigan
  • Bernard Hanseeuw | Institute of Neuroscience, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique, Département de Neurologie, Hôpital Universitaire Saint Luc, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique, Département de Neurologie, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts
  • Nathalie Gilis | Service de Neurochirurgie, Centre Hospitalier Régional Citadelle, Liège, Belgique
  • Renaud Lhommel | Service de Médecine Nucléaire, Hôpital Universitaire Saint Luc, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique
  • Adrian Ivanoïu | Institut des Neurosciences, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique, Service de Neurologie, CHU Saint Luc, Université Catholique de Louvain, Bruxelles, Belgique

Correspondance
Adresse e-mail | lisa.quenon@uclouvain.be

Divulgations
Les auteurs n'ont aucun conflit d'intérêt potentiel à déclarer.

Abstrait
Objectifs :

Relativement peu d'études ont étudié les relations entre la performance sur les mesures cliniques de la mémoire et les indices de neuropathologie sous-jacente liés à la maladie d'Alzheimer (MA). Cette étude a examiné les relations prédictives entre l'efficacité des signaux (CE) et les mesures de rappel libre (FR) du test de rappel sélectif libre et indicé (FCSRT) et les niveaux d'amyloïde dans le cerveau, le volume de l'hippocampe (HV) et l'épaisseur corticale régionale.

Méthodologie:

Trente et un témoins plus âgés sans plaintes de mémoire et 60 patients présentant des plaintes de mémoire ont subi le FCSRT, imagerie amyloïde utilisant [F18tomographie par émission de positrons au ]-flutemétamol et morphométrie basée sur la surface (SBM) utilisant l'imagerie par résonance magnétique cérébrale. Trois groupes ont été considérés : les patients avec une charge amyloïde élevée (Aβ+P) et faible (Aβ−P) et les témoins avec une charge amyloïde faible (Aβ−C).

Résultats:

Aβ+P a montré une CE plus faible que les deux groupes Aβ−, mais les groupes Aβ− ne différaient pas significativement. En revanche, FR a discriminé tous les groupes. Les analyses SBM ont révélé que les indices CE étaient corrélés à l'épaisseur corticale d'un ensemble plus large de régions temporales et pariétales latéralisées à gauche que FR. Les analyses de régression ont démontré que la charge amyloïde et le HV gauche prédisaient indépendamment les scores FCSRT. De plus, les indices CE ont été prédits par l'épaisseur corticale de certaines régions impliquées dans la MA précoce, comme le cortex entorhinal.

Conclusions:

Par rapport aux mesures FR, les indices CE semblent être plus spécifiques pour différencier les personnes sur la base de la charge amyloïde. Les performances CE et FR ont été prédites indépendamment par la charge amyloïde cérébrale et la réduction du HV gauche. Cependant, les performances de CE ont également été prédites par l'épaisseur corticale des régions connues pour être atrophiques au début de la MA. (JIN, 2016,22, 991-1004)

Bibliographie
  1. Ahn, HJ, Seo, SW, Chin, J., Suh, MK, Lee, BH, Kim, ST et Na, DL (2011). La neuroanatomie corticale des déficits neuropsychologiques dans les troubles cognitifs légers et la maladie d'Alzheimer : une analyse morphométrique basée sur la surface. Neuropsychologie, 49(14), 3931–3945. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2011.10.010 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  2. Albert, MS (1996). Marqueurs cognitifs et neurobiologiques de la maladie d'Alzheimer précoce. Actes de l'Académie nationale des sciences des États-Unis d'Amérique, 93(24), 13547–13551. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  3. Albert, MS, DeKosky, ST, Dickson, D., Dubois, B., Feldman, HH, Fox, NC et Phelps, CH (2011). Le diagnostic de troubles cognitifs légers dus à la maladie d'Alzheimer : recommandations des groupes de travail de l'Institut national sur le vieillissement et de l'Association Alzheimer sur les lignes directrices pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer. Alzheimer et démence, 7(3), 270–279. doi:10.1016/j.jalz.2011.03.008 CrossRef  Google Scholar 
  4. Association psychiatrique américaine. (2000). Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux : DSM-IV-TR (4e éd.). Washington, DC : Association psychiatrique américaine. Google Scholar  PubMed 
  5. Atienza, M., Atalaia-Silva, KC, Gonzalez-Escamilla, G., Gil-Neciga, E., Suarez-Gonzalez, A. et Cantero, JL (2011). Déficits de mémoire associative dans les troubles cognitifs légers : rôle de la formation de l'hippocampe. Neuroimage, 57(4), 1331–1342. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.05.047 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  6. Becker, JA, Hedden, T., Carmasin, J., Maye, J., Rentz, DM, Putcha, D. et Johnson, KA (2011). Amyloïde bêta amincissement cortical associé chez les personnes âgées cliniquement normales. Annals of Neurology, 69(6), 1032–1042. doi:10.1002/ana.22333 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  7. Blennow, K., Mattsson, N., Scholl, M., Hansson, O. et Zetterberg, H. (2015). Biomarqueurs amyloïdes dans la maladie d'Alzheimer. Tendances des sciences pharmacologiques, 36(5), 297–309. doi:10.1016/j.tips.2015.03.002 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  8. Bonner-Jackson, A., Mahmoud, S., Miller, J. et Banks, SJ (2015). Mémoire verbale et non verbale et volumes hippocampiques dans une population clinique de la mémoire. Alzheimer's Research & Therapy, 7(1), 61. doi:10.1186/s13195-015-0147-9 CrossRef  Google Scholar 
  9. Braak, H., & Braak, E. (1991). Stadification neuropathologique des changements liés à la maladie d'Alzheimer. Acta Neuropathologica, 82(4), 239–259. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  10. Carlesimo, GA, Perri, R., & Caltagirone, C. (2011). Rappel indicé par catégorie suivant l'encodage contrôlé comme outil neuropsychologique dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer : une revue des preuves. Revue de neuropsychologie, 21(1), 54–65. doi:10.1007/s11065-010-9153-7 CrossRef  Google Scholar 
  11. Chen, P., Ratcliff, G., Belle, SH, Cauley, JA, DeKosky, ST et Ganguli, M. (2000). Les tests cognitifs qui font le mieux la distinction entre la MA présymptomatique et ceux qui restent non déments. Neurologie, 55(12), 1847–1853. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  12. Crary, JF, Trojanowski, JQ, Schneider, JA, Abisambra, JF, Abner, EL, Alafuzoff, I., & Nelson, PT (2014). Tauopathie primaire liée à l'âge (PART): Une pathologie courante associée au vieillissement humain. Acta Neuropathologica, 128(6), 755–766. doi:10.1007/s00401-014-1349-0 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  13. Desikan, RS, Segonne, F., Fischl, B., Quinn, BT, Dickerson, BC, Blacker, D., & Killiany, RJ (2006). L'invention concerne un système de marquage automatisé pour subdiviser le cortex cérébral humain sur des analyses IRM en régions d'intérêt basées sur le gyrisme. Neuroimage, 31(3), 968–980. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.01.021 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  14. Dickerson, BC, Bakkour, A., Salat, DH, Feczko, E., Pacheco, J., Greve, DN, & Buckner, RL (2009). La signature corticale de la maladie d'Alzheimer : l'amincissement cortical spécifique à la région est lié à la sévérité des symptômes dans la démence AD ​​très légère à légère et est détectable chez les personnes amyloïdes positives asymptomatiques. Cortex cérébral, 19(3), 497–510. doi:10.1093/cercor/bhn113 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  15. Dickerson, BC, Feczko, E., Augustinack, JC, Pacheco, J., Morris, JC, Fischl, B., & Buckner, RL (2009). Effets différentiels du vieillissement et de la maladie d'Alzheimer sur l'épaisseur et la surface corticales du lobe temporal médial. Neurobiologie du vieillissement, 30(3), 432–440. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2007.07.022 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  16. Dickerson, BC, Fenstermacher, E., Salat, DH, Wolk, DA, Maguire, RP, Desikan, R., & Fischl, B. (2008). Détection des corrélats d'épaisseur corticale des performances cognitives : fiabilité entre les sessions d'examen IRM, les scanners et les intensités de champ. Neuroimage, 39(1), 10–18. doi:10.1016/j.neuroimage.2007.08.042 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  17. Dierckx, E., Engelborghs, S., De Raedt, R., Van Buggenhout, M., De Deyn, PP, Verte, D., & Ponjaert-Kristoffersen, I. (2009). Rappel verbal indicé comme prédicteur de la conversion à la maladie d'Alzheimer dans les troubles cognitifs légers. Journal international de psychiatrie gériatrique, 24(10), 1094–1100. doi:10.1002/gps.2228 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  18. Dore, V., Villemagne, VL, Bourgeat, P., Fripp, J., Acosta, O., Chetelat, G., & Rowe, CC (2013). Analyse transversale et longitudinale de la relation entre le dépôt d'Abeta, l'épaisseur corticale et la mémoire chez les personnes cognitivement intactes et dans la maladie d'Alzheimer. JAMA Neurologie, 70(7), 903–911. doi:10.1001/jamaneurol.2013.1062 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  19. Dubois, B., Feldman, HH, Jacova, C., Dekosky, ST, Barberger-Gateau, P., Cummings, J. et Scheltens, P. (2007). Critères de recherche pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer : révision des critères NINCDS-ADRDA. Lancet Neurology, 6(8), 734–746. doi:10.1016/S1474-4422(07)70178-3 CrossRef  Google Scholar 
  20. Ferguson, CJ (2009). Une amorce de taille d'effet : Un guide pour des cliniciens et des chercheurs. Psychologie professionnelle : recherche et pratique, 40(5), 532–538. doi:10.1037/a0015808 CrossRef  Google Scholar 
  21. Fischl, B., Salat, DH, van der Kouwe, AJ, Makris, N., Segonne, F., Quinn, BT et Dale, AM (2004). Segmentation indépendante de la séquence des images de résonance magnétique. Neuroimage, 23(Suppl 1), S69–S84. doi:10.1016/j.neuroimage.2004.07.016 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  22. Frisoni, GB, Prestia, A., Zanetti, O., Galluzzi, S., Romano, M., Cotelli, M., &Geroldi, C. (2009). Marqueurs de la maladie d'Alzheimer dans une population fréquentant une clinique de la mémoire. Alzheimer et démence, 5(4), 307–317. doi:10.1016/j.jalz.2009.04.1235 CrossRef  Google Scholar 
  23. Grober, E., & Buschke, H. (1987). Véritables déficits de mémoire dans la démence. Neuropsychologie du développement, 3, 13–36. CrossRef  Google Scholar 
  24. Grober, E., Lipton, RB, Hall, C. et Crystal, H. (2000). Les troubles de la mémoire sur les rappels sélectifs libres et indicés prédisent la démence. Neurologie, 54(4), 827–832. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  25. Grober, E., Sanders, AE, Hall, C. et Lipton, RB (2010). Le rappel sélectif libre et indicé identifie la démence très légère dans les soins primaires. Maladie d'Alzheimer et troubles associés, 24(3), 284–290. doi:10.1097/WAD.0b013e3181cfc78b Google Scholar  PubMed 
  26. Hanseeuw, B., Dricot, L., Kavec, M., Grandin, C., Seron, X., & Ivanoiu, A. (2011). Déficits de codage associatif dans la déficience cognitive légère amnésique : une étude IRM volumétrique et fonctionnelle. Neuroimage, 56(3), 1743–1748. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.03.034 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  27. Hurtz, S., Woo, E., Kebets, V., Green, AE, Zoumalan, C., Wang, B. et Apostolova, LG (2014). Effets de l'âge sur l'épaisseur corticale chez les personnes âgées cognitivement normales. Démence et troubles cognitifs gériatriques supplémentaires, 4(2), 221–227. doi:10.1159/000362872 CrossRef  Google Scholar 
  28. Ivanoiu, A., Adam, S., Van der Linden, M., Salmon, E., Juillerat, AC, Mulligan, R. et Seron, X. (2005). Évaluation de la mémoire avec un nouveau test de rappel indicé chez des patients atteints de troubles cognitifs légers et de la maladie d'Alzheimer. Tourillon de neurologie, (1), 47–55. doi:10.1007/s00415-005-0597-2 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  29. Ivanoiu, A., Dricot, L., Gilis, N., Grandin, C., Lhommel, R., Quenon, L., &Hanseeuw, B. (2015). Classification des patients non déments fréquentant une clinique de la mémoire en utilisant les nouveaux critères diagnostiques de la maladie d'Alzheimer avec des biomarqueurs liés à la maladie. Journal de la maladie d'Alzheimer, 43(3), 835–847. doi:10.3233/JAD-140651 Google Scholar  PubMed 
  30. Jack, CR Jr. (2014). PART et SNAP. Acta Neuropathologica, 128(6), 773–776. doi:10.1007/s00401-014-1362-3 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  31. Jack, CR Jr., Knopman, DS, Jagust, WJ, Petersen, RC, Weiner, MW, Aisen, PS et Trojanowski, JQ (2013). Suivi des processus physiopathologiques dans la maladie d'Alzheimer : un modèle hypothétique mis à jour de biomarqueurs dynamiques. Lancet Neurology, 12(2), 207–216. doi:10.1016/S1474-4422(12)70291-0 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  32. Jack, CR Jr., Lowe, VJ, Senjem, ML, Weigand, SD, Kemp, BJ, Shiung, MM et Petersen, RC (2008). Le PiB 11C et l'IRM structurale apportent des informations complémentaires dans l'imagerie de la maladie d'Alzheimer et des troubles cognitifs légers amnésiques. Cerveau, 131 (Pt 3), 665–680. doi:10.1093/cerveau/awm336 CrossRef  Google Scholar 
  33. Jongbloed, W., Bruggink, KA, Kester, MI, Visser, PJ, Scheltens, P., Blankenstein, MA et Veerhuis, R. (2015). Les oligomères bêta-amyloïdes sont liés au déclin cognitif dans la maladie d'Alzheimer. Journal de la maladie d'Alzheimer, 45(1), 35–43. doi:10.3233/JAD-142136 Google Scholar 
  34. Lemaitre, H., Goldman, AL, Sambataro, F., Verchinski, BA, Meyer-Lindenberg, A., Weinberger, DR, &Mattay, VS (2012). Modifications morphométriques cérébrales normales liées à l'âge : non-uniformité sur l'épaisseur corticale, la surface et le volume de matière grise ? Neurobiologie du vieillissement, 33(3), 617.e1–9. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2010.07.013 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  35. Lerch, JP, Pruessner, JC, Zijdenbos, A., Hampel, H., Teipel, SJ et Evans, AC (2005). Diminution focale de l'épaisseur corticale dans la maladie d'Alzheimer identifiée par neuroanatomie computationnelle. Cortex cérébral, 15(7), 995–1001. doi:10.1093/cercor/bhh200 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  36. Llado-Saz, S., Atienza, M., & Cantero, JL (2015). Des niveaux accrus de bêta-amyloïde plasmatique sont liés à un amincissement cortical et à un déclin cognitif chez les sujets âgés cognitivement normaux. Neurobiologie du vieillissement, 36(10), 2791–2797. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2015.06.023 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  37. Markesbery, WR (2010). Altérations neuropathologiques dans les troubles cognitifs légers : une revue. Journal de la maladie d'Alzheimer, 19(1), 221–228. doi:10.3233/JAD-2010-1220 CrossRef  Google Scholar 
  38. McKhann, G., Drachman, D., Folstein, M., Katzman, R., Price, D. et Stadlan, EM (1984). Diagnostic clinique de la maladie d'Alzheimer : rapport du groupe de travail NINCDS-ADRDA sous les auspices du groupe de travail du ministère de la Santé et des Services sociaux sur la maladie d'Alzheimer. Neurologie, 34(7), 939–944. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  39. Mormino, EC, Kluth, JT, Madison, CM, Rabinovici, GD, Baker, SL, Miller, BL, … Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. (2009). La perte de mémoire épisodique est liée au dépôt de bêta-amyloïde médié par l'hippocampe chez les sujets âgés. Cerveau, 132 (Pt 5), 1310–1323. doi:10.1093/brain/awn320 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  40. En ligneMyers, R. (1990). Régression classique et moderne avec application (2e éd.). Boston, Massachusetts : Duxbury Press. Google Scholar 
  41. Nho, K., Risacher, SL, Crane, PK, DeCarli, C., Glymour, MM, & Habeck, C., … Initiative de neuro-imagerie de la maladie d'Alzheimer. (2012). Topographie basée sur les voxels et les surfaces des déficits de la mémoire et de l'exécutif dans les troubles cognitifs légers et la maladie d'Alzheimer. Imagerie cérébrale et comportement, 6(4), 551–567. doi:10.1007/s11682-012-9203-2 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  42. Ong, K., Villemagne, VL, Bahar-Fuchs, A., Lamb, F., Chetelat, G., Raniga, P., & Rowe, CC (2013). (18) Imagerie F-florbetaben Abeta dans les troubles cognitifs légers. Alzheimer's Research & Therapy, 5(1), 4. doi:10.1186/alzrt158 CrossRef  Google Scholar 
  43. Petersen, RC (2004). Déficience cognitive légère comme entité diagnostique. Journal de médecine interne, 256(3), 183–194. doi:10.1111/j.1365-2796.2004.01388.x CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  44. Pillon, B., Deweer, B., Michon, A., Malapani, C., Agid, Y., & Dubois, B. (1994). Les troubles explicites de la mémoire de la paralysie supranucléaire progressive sont-ils liés à des lésions des circuits striatofrontaux ? Comparaison avec les maladies d'Alzheimer, de Parkinson et de Huntington. Neurologie, 44(7), 1264–1270. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  45. Équipe centrale de développement R. (2015). R : Un langage et un environnement pour le calcul statistique. Vienne, Autriche : R Foundation for Statistical Computing. Google Scholar  PubMed 
  46. Rabinovici, GD et Jagust, WJ (2009). Imagerie amyloïde dans le vieillissement et la démence : tester l'hypothèse amyloïde in vivo. Neurologie comportementale, 21(1), 117–128. doi:10.3233/BEN-2009-0232 CrossRef  Google Scholar 
  47. Rami, L., Fortea, J., Bosch, B., Sole-Padulles, C., Llado, A., Iranzo, A. et Molinuevo, JL (2011). Les biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien et la mémoire présentent des associations distinctes le long du continuum des sujets sains aux patients atteints de MA. Journal de la maladie d'Alzheimer, 23(2), 319–326. doi:10.3233/JAD-2010-101422 Google Scholar  PubMed 
  48. Rami, L., Sole-Padulles, C., Fortea, J., Bosch, B., Llado, A., Antonell, A. et Molinuevo, JL (2012). Application des nouveaux critères de diagnostic de la recherche : résultats de l'IRM et corrélations neuropsychologiques de la MA prodromique. Journal international de psychiatrie gériatrique, 27(2), 127–134. doi:10.1002/gps.2696 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  49. Saka, E., Mihci, E., Topcuoglu, MA et Balkan, S. (2006). Le rappel indicé amélioré a une grande utilité en tant que test de dépistage dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer et des troubles cognitifs légers chez les Turcs. Archives de neuropsychologie clinique, 21(7), 745–751. doi:10.1016/j.acn.2006.08.007 CrossRef  Google Scholar 
  50. Sarazin, M., Berr, C., De Rotrou, J., Fabrigoule, C., Pasquier, F., Legrain, S., & Dubois, B. (2007). Le syndrome amnésique de type temporal médian identifie la MA prodromique : une étude longitudinale. Neurologie, 69(19), 1859–1867. doi:10.1212/01.wnl.0000279336.36610.f7 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  51. Sarazin, M., Chauvire, V., Gerardin, E., Colliot, O., Kinkingnehun, S., de Souza, LC et Dubois, B. (2010). Le syndrome amnésique de type hippocampique dans la maladie d'Alzheimer : une étude IRM. Journal de la maladie d'Alzheimer, 22(1), 285–294. doi:10.3233/JAD-2010-091150 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  52. En ligneSperling, R. (2007). Études IRM fonctionnelles du codage associatif dans le vieillissement normal, les troubles cognitifs légers et la maladie d'Alzheimer. Annales de l'Académie des sciences de New York, 1097, 146-155. doi:10.1196/annals.1379.009 CrossRef  Google Scholar 
  53. Sperling, RA, Aisen, PS, Beckett, LA, Bennett, DA, Craft, S., Fagan, AM et Phelps, CH (2011). Vers la définition des stades précliniques de la maladie d'Alzheimer : recommandations des groupes de travail de l'Institut national sur le vieillissement et de l'Association Alzheimer sur les lignes directrices diagnostiques de la maladie d'Alzheimer. Alzheimer et démence, 7(3), 280–292. doi:10.1016/j.jalz.2011.03.003 CrossRef  Google Scholar 
  54. Stevens, JP (2002). Statistiques multivariées appliquées pour les sciences sociales (4e éd.). Mahwah, New Jersey : Lawrence Erlbaum Associates. Google Scholar 
  55. Thambisetty, M., Wan, J., Carass, A., An, Y., Prince, JL et Resnick, SM (2010). Modifications longitudinales de l'épaisseur corticale associées au vieillissement normal. Neuroimage, 52(4), 1215–1223. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.04.258 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  56. Tounsi, H., Deweer, B., Ergis, AM, Van der Linden, M., Pillon, B., Michon, A., & Dubois, B. (1999). Sensibilité aux repères sémantiques : un indice de dysfonctionnement de la mémoire épisodique au début de la maladie d'Alzheimer. Maladie d'Alzheimer et troubles associés, 13(1), 38–46. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  57. Trojanowski, JQ, Vandeerstichele, H., Korecka, M., Clark, CM, Aisen, PS, Petersen, RC, … Initiative de neuro-imagerie de la maladie d'Alzheimer. (2010). Mise à jour sur le noyau de biomarqueurs des sujets de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Alzheimer et démence, 6(3), 230–238. doi:10.1016/j.jalz.2010.03.008 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  58. Troyer, AK, Murphy, KJ, Anderson, ND, Craik, FI, Moscovitch, M., Maione, A., & Gao, F. (2012). Reconnaissance associative dans les troubles cognitifs légers : relation avec le volume de l'hippocampe et l'apolipoprotéine E. Neuropsychologia, 50(14), 3721–3728. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2012.10.018 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  59. Troyer, AK, Murphy, KJ, Anderson, ND, Hayman-Abello, BA, Craik, FI et Moscovitch, M. (2008). Item et mémoire associative dans les troubles cognitifs légers amnésiques : performances aux tests de mémoire standardisés. Neuropsychologie, 22(1), 10–16. doi:10.1037/0894-4105.22.1.10 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  60. Van der Linden, M., Coyette, F., Poitrenaud, J., Kalafat, M., Calicis, F., Wyns, C., … GRENEM. (2004). L'épreuve de rappel libre/rappel indicé à 16 items (RL/RI-16). Dans M. Van der Linden, S. Adam, A. Agniel, C. Baisset Mouly, F. Bardet, F. Coyette, B. Desgranges, B. Deweer, A.-M. Ergis, M.-C. Gély-Nargeot, L. Grimomprez, AC Juillerat, M. Kalafat, J. Poitrenaud, F. Sellal, & C. Thomas-Antérion (Eds.), L'évaluation des troubles de la mémoire. Présentation de quatre tests de mémoire épisodique (avec leur étalonnage). Marseille : Solal. Google Scholar 
  61. Vandenberghe, R., Van Laere, K., Ivanoiu, A., Salmon, E., Bastin, C., Triau, E. et Brooks, DJ (2010). Imagerie amyloïde 18F-flutémétamol dans la maladie d'Alzheimer et les troubles cognitifs légers : un essai de phase 2. Annals of Neurology, 68(3), 319–329. doi:10.1002/ana.22068 CrossRef  Google Scholar 
  62. Villemagne, VL, Burnham, S., Bourgeat, P., Brown, B., Ellis, KA, Salvado, O., … Australian Lifestyle Research Group. (2013). Dépôt de bêta-amyloïde, neurodégénérescence et déclin cognitif dans la maladie d'Alzheimer sporadique : une étude de cohorte prospective. Lancet Neurology, 12(4), 357–367. doi:10.1016/S1474-4422(13)70044-9 CrossRef  Google Scholar 
  63. Villemagne, VL, Pike, KE, Chetelat, G., Ellis, KA, Mulligan, RS, Bourgeat, P., & Rowe, CC (2011). Évaluation longitudinale de l'Abêta et de la cognition dans le vieillissement et la maladie d'Alzheimer. Annals of Neurology, 69(1), 181–192. doi:10.1002/ana.22248 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  64. Wagner, M., Wolf, S., Reischies, FM, Daerr, M., Wolfsgruber, S., Jessen, F. et Wiltfang, J. (2012). Validation de biomarqueurs d'un déficit de mémoire de rappel indicé dans la maladie d'Alzheimer prodromique. Neurologie, 78(6), 379–386. doi:10.1212/WNL.0b013e318245f447 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  65. Wisse, LE, Butala, N., Das, SR, Davatzikos, C., Dickerson, BC, Vaishnavi, SN, … Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. (2015). Pathologie non AD suspectée dans les troubles cognitifs légers. Neurobiologie du vieillissement, 36(12), 3152–3162. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2015.08.029 CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  66. Xie, J., Gabelle, A., Dorey, A., Garnier-Crussard, A., Perret-Liaudet, A., Delphin-Combe, F., & Krolak-Salmon, P. (2014). Profils initiaux de déficit de la mémoire chez les patients présentant une signature de la maladie d'Alzheimer dans le liquide céphalo-rachidien. Journal de la maladie d'Alzheimer, 41(4), 1109-1116. doi:10.3233/JAD-131916 Google Scholar  PubMed 
Des tests cognitifs informatisés sont associés à des biomarqueurs de la maladie d'Alzheimer chez des personnes cognitivement normales 10 ans auparavant
Auteurs)
  • Anja Soldan | Département de neurologie, École de médecine de l'Université Johns Hopkins, Baltimore, Maryland
  • Corinne Pettigrew | Département de neurologie, École de médecine de l'Université Johns Hopkins, Baltimore, Maryland
  • Abhay Moghekar | Département de neurologie, École de médecine de l'Université Johns Hopkins, Baltimore, Maryland
  • Marilyn Albert | Département de neurologie, École de médecine de l'Université Johns Hopkins, Baltimore, Maryland

Correspondance
Adresse e-mail | asoldan1@jhmi.edu

Divulgations
Le Dr Soldan ne rapporte aucune divulgation. Le Dr Pettigrew ne rapporte aucune divulgation. Le Dr Moghekar ne rapporte aucune divulgation. Le Dr Albert est un conseiller d'Eli Lilly. Drs. Soldan et Pettigrew ont contribué à parts égales à ce manuscrit.

Abstrait
Objectifs :

Les preuves suggèrent que les biomarqueurs de la maladie d'Alzheimer (MA) deviennent anormaux plusieurs années avant l'apparition des symptômes cliniques de la MA, ce qui soulève la possibilité que les niveaux de biomarqueurs mesurés chez des individus cognitivement normaux soient associés à des performances cognitives plusieurs années plus tard. Cette étude a examiné si la performance aux tests cognitifs informatisés est associée aux niveaux de biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien (LCR) d'amyloïde, de tau et de tau phosphorylé (p-tau) obtenus environ 10 ans plus tôt, lorsque les individus étaient cognitivement normaux et principalement d'âge moyen.

Méthodologie:

Les individus de la cohorte BIOCARD (âge moyen au moment du test = 69 ans) ont été testés sur deux tâches informatisées supposées s'appuyer sur les régions du cerveau affectées par l'accumulation précoce de la pathologie de la MA : (1) une tâche d'apprentissage par paires (PAL) (n=67) et (2) une tâche de recherche visuelle (n= 86).

Résultats:

Dans les analyses de régression, une mauvaise performance à la tâche PAL était associée à des niveaux plus élevés de p-tau du LCR obtenus des années plus tôt, tandis qu'une moins bonne performance à la tâche de recherche visuelle était associée à des niveaux inférieurs de CSF Aβ1-42.

Conclusions:

Ces résultats suggèrent que les niveaux de biomarqueurs AD peuvent être différentiellement prédictifs de fonctions cognitives spécifiques plusieurs années plus tard. Conformément au schéma d'accumulation précoce de la pathologie de la MA, la tâche PAL, supposée reposer sur la fonction du lobe temporal médial, était associée au p-tau du LCR, tandis que la tâche de recherche visuelle, supposée reposer sur la fonction frontopariétale, était associée au LCR. amyloïde. Des études utilisant l'imagerie TEP amyloïde et tau seront utiles pour examiner plus en détail ces relations hypothétiques. (JIN, 2016,22, 968-977)

Bibliographie
  1. Albert, M., Soldan, A., Gottesman, R., McKhann, G., Sacktor, N., Farrington, L. et Selnes, O. (2014). Changements cognitifs précédant l'apparition des symptômes cliniques d'une déficience cognitive légère et relation avec le génotype ApoE. Recherche actuelle sur la maladie d'Alzheimer, 11(8), 773–784. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  2. Anderson, EJ, Mannan, SK, Husain, M., Rees, G., Sumner, P., Mort, DJ et Kennard, C. (2007). Implication du cortex préfrontal dans la recherche visuelle. Recherche expérimentale sur le cerveau, 180(2), 289–302. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  3. Anstey, KJ, Wood, J., Kerr, G., Caldwell, H. et Lord, SR (2009). Différents profils cognitifs pour les chuteurs célibataires par rapport aux chuteurs récurrents sans démence. Neuropsychologie, 23(4), 500–508. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  4. Aschenbrenner, AJ, Balota, DA, Fagan, AM, Duchek, JM, Benzinger, TL et Morris, JC (2015). Les biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien de la maladie d'Alzheimer modèrent les différences de base et prédisent les changements longitudinaux dans les composites du contrôle attentionnel et de la mémoire épisodique dans l'étude sur les enfants adultes. Journal de la Société internationale de neuropsychologie, 21(8), 573–583. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  5. Aschenbrenner, AJ, Balota, DA, Tse, CS, Fagan, AM, Holtzman, DM, Benzinger, TL et Morris, JC (2015). Biomarqueurs de la maladie d'Alzheimer, contrôle attentionnel et récupération de la mémoire sémantique : effets synergiques et médiateurs des biomarqueurs sur une mesure cognitive sensible chez les personnes âgées non démentes. Neuropsychologie, 29(3), 368–381. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  6. Bennett, IJ, Barnes, KA, Howard, JH Jr. et Howard, DV (2009). Une tâche d'apprentissage de contexte spatial implicite abrégée qui produit un meilleur apprentissage. Méthodes de recherche comportementale, 41(2), 391–395. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  7. Bilgel, M., Jedynak, B., Wong, DF, Resnick, SM et Prince, JL (2015). Estimation de la trajectoire temporelle et du score de progression à partir de mesures d'imagerie longitudinale voxel : application à l'imagerie amyloïde. Traitement de l'information en imagerie médicale, 24, 424–436. Google Scholar  PubMed 
  8. Blacker, D., Lee, H., Muzikansky, A., Martin, EC, Tanzi, R., McArdle, JJ et Albert, M. (2007). Mesures neuropsychologiques chez des individus normaux qui prédisent un déclin cognitif ultérieur. Archives de neurologie, 64(6), 862–871. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  9. Braak, H., Alafuzoff, I., Arzberger, T., Kretzschmar, H., & Del Tredici, K. (2006). Mise en scène de la pathologie neurofibrillaire associée à la maladie d'Alzheimer à l'aide de coupes en paraffine et d'immunocytochimie. Acta Neuropathologica, 112(4), 389–404. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  10. Braak, H., & Braak, E. (1991). Stadification neuropathologique des changements liés à la maladie d'Alzheimer. Acta Neuropathologica, 82(4), 239–259. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  11. Chun, MM et Jiang, Y. (1998). Repérage contextuel : l'apprentissage implicite et la mémoire du contexte visuel guident l'attention spatiale. Psychologie cognitive, 36(1), 28–71. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  12. Corbetta, M., & Shulman, GL (1998). Mécanismes corticaux humains de l'attention visuelle lors de l'orientation et de la recherche. Transactions philosophiques de la Royal Society B: Sciences biologiques, 353 (1373), 1353–1362. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  13. Cummings, JL, Mega, M., Gray, K., Rosenberg-Thompson, S., Carusi, DA et Gornbein, J. (1994). L'inventaire neuropsychiatrique : évaluation complète de la psychopathologie dans la démence. Neurologie, 44(12), 2308–2314. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  14. de Jager, CA, Milwain, E., & Budge, M. (2002). Détection précoce des déficits isolés de la mémoire chez les personnes âgées : la nécessité de tests neuropsychologiques plus sensibles. Médecine psychologique, 32(3), 483–491. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  15. de Rover, M., Pironti, VA, McCabe, JA, Acosta-Cabronero, J., Arana, FS, Morein-Zamir, S. et Sahakian, BJ (2011). Dysfonctionnement de l'hippocampe chez les patients présentant une déficience cognitive légère : une étude de neuroimagerie fonctionnelle d'une tâche d'apprentissage d'associés visuo-spatiaux. Neuropsychologie, 49(7), 2060-2070. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  16. Donner, TH, Kettermann, A., Diesch, E., Ostendorf, F., Villringer, A., & Brandt, SA (2002). Les recherches de caractéristiques visuelles et de conjonctions de difficulté égale n'engagent que des réseaux fronto-pariétaux qui se chevauchent partiellement. Neuroimage, 15(1), 16–25. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  17. Egerhazi, A., Berecz, R., Bartok, E., & Degrell, I. (2007). Batterie de tests neuropsychologiques automatisés (CANTAB) dans les troubles cognitifs légers et dans la maladie d'Alzheimer. Progrès en neuropsychopharmacologie et psychiatrie biologique, 31(3), 746–751. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  18. Fagan, AM, Head, D., Shah, AR, Marcus, D., Mintun, M., Morris, JC et Holtzman, DM (2009). La diminution du liquide céphalo-rachidien Abeta(42) est en corrélation avec l'atrophie cérébrale chez les personnes âgées cognitivement normales. Annals of Neurology, 65(2), 176–183. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  19. Fagan, AM, Roe, CM, Xiong, C., Mintun, MA, Morris, JC et Holtzman, DM (2007). Rapport tau/bêta-amyloïde(42) du liquide céphalo-rachidien comme prédiction du déclin cognitif chez les personnes âgées non démentes. Archives de neurologie, 64(3), 343–349. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  20. Folstein, MF, Folstein, SE et McHugh, PR (1975). "Etat mini-mental". Une méthode pratique pour évaluer l'état cognitif des patients pour le clinicien. Journal de recherche psychiatrique, 12(3), 189–198. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  21. Glodzik, L., S. de Santi, WH Tsui, L. Mosconi, R. Zinkowski, E. Pirraglia et MJ de Leon (2011). Tau 231 phosphorylé, déclin de la mémoire et atrophie temporale médiale chez les personnes âgées normales. Neurobiologie du vieillissement, 32(12), 2131–2141. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  22. Glodzik, L., Mosconi, L., Tsui, W., de Santi, S., Zinkowski, R., Pirraglia, E. et de Leon, MJ (2012). Marqueurs de la maladie d'Alzheimer, hypertension et lésions de la substance grise chez les personnes âgées normales. Neurobiologie du vieillissement, 33(7), 1215–1227. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  23. Heitz, RP (2014). Le compromis vitesse-précision : historique, physiologie, méthodologie et comportement. Frontières en neurosciences, 8, 150. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  24. Howieson, DB, Carlson, NE, Moore, MM, Wasserman, D., Abendroth, CD, Payne-Murphy, J., & Kaye, JA (2008). Trajectoire d'apparition des troubles cognitifs légers. Journal de la Société internationale de neuropsychologie, 14(2), 192–198. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  25. Hughes, CP, Berg, L., Danziger, WL, Coben, LA et Martin, RL (1982). Une nouvelle échelle clinique pour la stadification de la démence. Journal britannique de psychiatrie, 140, 566–572. CrossRef  Google Scholar 
  26. Insel, PS, Mattsson, N., Mackin, RS, Kornak, J., Nosheny, R., Tosun-Turgut, D., & Weiner, MW (2015). Biomarqueurs et paramètres cognitifs pour optimiser les essais dans la maladie d'Alzheimer. Annals of Clinical and Translational Neurology, 2(5), 534–547. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  27. Jack, CR Jr., Knopman, DS, Jagust, WJ, Petersen, RC, Weiner, MW, Aisen, PS et Trojanowski, JQ (2013). Suivi des processus physiopathologiques dans la maladie d'Alzheimer : un modèle hypothétique mis à jour de biomarqueurs dynamiques. Lancet Neurology, 12(2), 207–216. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  28. Junkkila, J., Oja, S., Laine, M. et Karrasch, M. (2012). Applicabilité du test de mémoire informatisé CANTAB-PAL pour identifier les troubles cognitifs légers amnésiques et la maladie d'Alzheimer. Démence et troubles cognitifs gériatriques, 34(2), 83–89. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  29. Lenehan, ME, Summers, MJ, Saunders, NL, Summers, JJ et Vickers, JC (2016). La batterie de tests neuropsychologiques automatisés de Cambridge (CANTAB) fait-elle la distinction entre les domaines cognitifs chez les personnes âgées en bonne santé ? Évaluation, 15, 192–195. Google Scholar 
  30. Li, G., Millard, SP, Peskind, ER, Zhang, J., Yu, CE, Leverenz, JB et Montine, TJ (2014). Relations transversales et longitudinales entre les biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien et la fonction cognitive chez les personnes sans déficience cognitive tout au long de la vie adulte. JAMA Neurologie, 71(6), 742–751. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  31. Manelis, A., & Reder, LM (2012). L'apprentissage procédural et les mécanismes de mémoire associative contribuent au repérage contextuel : preuves de l'IRMf et du suivi oculaire. Apprentissage et mémoire, 19(11), 527–534. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  32. Mattsson, N., Insel, P., Nosheny, R., Trojanowski, JQ, Shaw, LM, Jack, CR Jr. et Weiner, M. (2014). Effets des protéines du liquide céphalo-rachidien sur les taux d'atrophie cérébrale chez les personnes âgées en bonne santé cognitive. Neurobiologie du vieillissement, 35(3), 614–622. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  33. Mattsson, N., Insel, PS, Nosheny, R., Tosun, D., Trojanowski, JQ, Shaw, LM et Weiner, MW (2014). Pathologie bêta-amyloïde émergente et atrophie corticale accélérée. JAMA Neurology, 71(6), 725–734. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  34. McLaughlin, PM, Borrie, MJ et Murtha, SJ (2010). Efficacité du déplacement, répartition de l'attention et traitement contrôlé dans deux sous-types de troubles cognitifs légers : performance du temps de réponse et variabilité intraindividuelle sur une tâche de recherche visuelle. Neurocase, 16(5), 408–417. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  35. Moghekar, A., Goh, J., Li, M., Albert, M. et O'Brien, RJ (2012). Liquide céphalo-rachidien Fluctuation des niveaux Abeta et tau dans une cohorte clinique plus âgée. Archives de neurologie, 69(2), 246–250. CrossRef  Google Scholar 
  36. Moghekar, A., Li, S., Lu, Y., Li, M., Wang, MC, Albert, M., & O'Brien, R. (2013). Les modifications des biomarqueurs du LCR précèdent l'apparition des symptômes d'une déficience cognitive légère. Neurologie, 81(20), 1753–1758. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  37. Morris, JC (1993). L'évaluation clinique de la démence (CDR) : version actuelle et règles de notation. Neurologie, 43(11), 2412–2414. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  38. Muller-Oehring, EM, Schulte, T., Rohlfing, T., Pfefferbaum, A., & Sullivan, EV (2013). Recherche visuelle et cerveau vieillissant : discerner les effets de la réduction du volume cérébral liée à l'âge sur la vigilance, la liaison des caractéristiques et le contrôle de l'attention. Neuropsychologie, 27(1), 48–59. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  39. Pettigrew, C., Soldan, A., Moghekar, A., Wang, MC, Gross, AL, O'Brien, R. et Albert, M. (2015). Relation entre les biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien de la maladie d'Alzheimer et la cognition chez les personnes âgées cognitivement normales. Neuropsychologie, 78, 63–72. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  40. Reitan, RM (1958). Validité du test de fabrication de sentiers comme indicateur de lésions cérébrales organiques. Compétences perceptives et motrices, 8, 271–276. CrossRef  Google Scholar 
  41. En ligneRey, A. (1941). L'examen psychologique dans les cas d'encéphalopathie traumatique. Archives de Psychologie, 28, 286–340. Google Scholar 
  42. Roe, CM, Fagan, AM, Grant, EA, Marcus, DS, Benzinger, TL, Mintun, MA et Morris, JC (2011). Biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien, éducation, volume cérébral et cognition future. Archives de neurologie, 68(9), 1145–1151. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  43. Rosler, A., Mapstone, ME, Hays, AK, Mesulam, MM, Rademaker, A., Gitelman, DR, et Weintraub, S. (2000). Altérations de la stratégie de recherche visuelle dans la maladie d'Alzheimer et le vieillissement. Neuropsychologie, 14(3), 398–408. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  44. Sahakian, BJ, Morris, RG, Evenden, JL, Heald, A., Levy, R., Philpot, M., & Robbins, TW (1988). Une étude comparative de la mémoire visuospatiale et de l'apprentissage dans la démence de type Alzheimer et la maladie de Parkinson. Cerveau, 111 (Pt 3), 695–718. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  45. Soldan, A., Pettigrew, C., Li, S., Wang, MC, Moghekar, A., Selnes, OA et O'Brien, R. (2013). Relation entre la réserve cognitive et les biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien et l'émergence de symptômes cliniques dans la maladie d'Alzheimer préclinique. Neurobiologie du vieillissement, 34(12), 2827–2834. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  46. Soldan, A., Pettigrew, C., Wang, MC, Moghekar, A., O'Brien, R., Selnes, O. et Albert, M. (sous presse). Groupes précliniques hypothétiques de la maladie d'Alzheimer et changement cognitif longitudinal. JAMA Neurologie. Google Scholar  PubMed 
  47. Sperling, RA, Aisen, PS, Beckett, LA, Bennett, DA, Craft, S., Fagan, AM et Phelps, CH (2011). Vers la définition des stades précliniques de la maladie d'Alzheimer : recommandations des groupes de travail de l'Institut national sur le vieillissement et de l'Association Alzheimer sur les lignes directrices diagnostiques de la maladie d'Alzheimer. Alzheimer et démence, 7(3), 280–292. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  48. Steenland, K., Zhao, L., Goldstein, F., Cellar, J. et Lah, J. (2014). Biomarqueurs pour prédire le déclin cognitif chez les personnes ayant une cognition normale. Journal de la maladie d'Alzheimer, 40(3), 587–594. Google Scholar  PubMed 
  49. Stricker, NH, Dodge, HH, Dowling, NM, Han, SD, Erosheva, EA et Jagust, WJ (2012). Associations de biomarqueurs du LCR avec modification du volume de l'hippocampe et de l'épaisseur du précuneus : implications pour la cascade pathologique d'Alzheimer. Imagerie cérébrale et comportement, 6(4), 599–609. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  50. Sutphen, CL, Jasielec, MS, Shah, AR, Macy, EM, Xiong, C., Vlassenko, AG et Fagan, AM (2015). Modifications longitudinales des biomarqueurs du liquide céphalo-rachidien dans la maladie d'Alzheimer préclinique à l'âge mûr. JAMA Neurology, 72(9), 1029–1042. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  51. Tales, A., Bayer, AJ, Haworth, J., Snowden, RJ, Philips, M. et Wilcock, G. (2011). Recherche visuelle dans les troubles cognitifs légers : une étude longitudinale. Journal de la maladie d'Alzheimer, 24(1), 151–160. Google Scholar  PubMed 
  52. Tales, A., Haworth, J., Nelson, S., Snowden, RJ et Wilcock, G. (2005). Recherche visuelle anormale dans les troubles cognitifs légers et la maladie d'Alzheimer. Neurocase, 11(1), 80–84. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  53. Thal, DR, Rub, U., Orantes, M., & Braak, H. (2002). Phases de dépôt bêta A dans le cerveau humain et sa pertinence pour le développement de la MA. Neurologie, 58(12), 1791–1800. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  54. Tosun, D., Schuff, N., Shaw, LM, Trojanowski, JQ et Weiner, MW (2011). Relation entre les biomarqueurs du LCR de la maladie d'Alzheimer et les taux d'amincissement cortical régional dans les données ADNI. Journal de la maladie d'Alzheimer, 26 (Suppl. 3), 77–90. Google Scholar  PubMed 
  55. Viskontas, IV, Boxer, AL, Fesenko, J., Matlin, A., Heuer, HW, Mirsky, J., & Miller, BL (2011). Les modèles de recherche visuelle dans la démence sémantique montrent une facilitation paradoxale des processus de liaison. Neuropsychologie, 49(3), 468–478. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  56. Vos, SJ, Xiong, C., Visser, PJ, Jasielec, MS, Hasenstab, J., Grant, EA et Fagan, AM (2013). La maladie d'Alzheimer préclinique et ses résultats : une étude de cohorte longitudinale. The Lancet Neurology, 12(10), 957–965. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  57. Whelan, R. (2008). Analyse efficace des données de temps de réaction. Le dossier psychologique, 58, 475 – 482. CrossRef  Google Scholar 
  58. Wilson, RS, Leurgans, SE, Boyle, PA et Bennett, DA (2011). Déclin cognitif dans la maladie d'Alzheimer prodromique et troubles cognitifs légers. Archives de neurologie, 68(3), 351–356. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  59. Yesavage, JA, Brink, TL, Rose, TL, Lum, O., Huang, V., Adey, M., & Leirer, VO (1982). Développement et validation d'une échelle de dépistage de la dépression gériatrique : un rapport préliminaire. Tourillon de recherche psychiatrique, 17(1), 37–49. CrossRef  Google Scholar  PubMed 
  60. Yotter, RA, Doshi, J., Clark, V., Sojkova, J., Zhou, Y., Wong, DF et Davatzikos, C. (2013). Le déclin de la mémoire montre des associations plus fortes avec les modèles spatiaux estimés de progression du dépôt amyloïde que la charge amyloïde totale. Neurobiologie du vieillissement, 34(12), 2835–2842. CrossRef  Google Scholar  PubMed