Prévoir le risque de développement de la maladie de Parkinson

Le pointage PREDIGT : Calcul du risque de développement de la maladie de Parkinson chez les adultes en santé

Dr Michael Schlossmacher
Professeur
Université d’Ottawa/Hôpital d’Ottawa
Subvention pour des projets pilotes
45 000 $ sur 1 an

Dr Michael Schlossmacher a eu l’idée de créer un modèle mathématique pour prévoir qui développera la maladie de Parkinson en lisant Brilliants Blunders, un livre sur l’importance des erreurs faites par cinq grands scientifiques.

« Le livre vise à comprendre comment les erreurs sont commises, entre autres en quantifiant les risques, explique Schlossmacher, neurologue et professeur à l’Université d’Ottawa. Cela m’a fait penser à d’autres choses que nous avons déjà quantifiées et calculées dans la vie… et je me suis demandé si c’était possible de le faire concernant le risque de développer la maladie de Parkinson. »

Schlossmacher est convaincu qu’en saisissant dans son modèle les facteurs de risque connus de la maladie de Parkinson, il sera possible de prévoir qui développera la maladie.

Les chercheurs savent déjà que l’âge, la constipation chronique, la diminution de l’odorat, les antécédents familiaux, l’inflammation chronique comme l’hépatite ou certains types de gastrite, certaines expositions ambiantes, les infections chroniques et le sexe sont tous des facteurs de risque. Par exemple, les hommes sont de 1,5 à 2 fois plus susceptibles que les femmes de développer la maladie de Parkinson.

Dr Schlossmacher et ses collègues, y compris Dr Tiago Mestre et Dr Doug Manuel, passent au crible des bases de données qui comprennent des dossiers et des observations médicales sur des personnes suivies par les médecins. En saisissant dans le modèle les points de données qu’ils recueillent dans ces dossiers, puis en les comparant à un diagnostic subséquent, ils vérifieront l’exactitude de leurs résultats prédictifs.

Si le modèle prédictif fonctionne, les médecins pourraient alors travailler avec les personnes dont le score est élevé afin de modifier certains des facteurs de risque et, potentiellement, retarder ou éviter le développement de la maladie de Parkinson.

« Nous pourrions alors dire aux gens qu’ils doivent régler leur problème de constipation ou traiter leur sinusite chronique plus énergiquement », explique Schlossmacher.

Il ajoute qu’à l’avenir, si les chercheurs mettent au point des médicaments ou d’autres interventions susceptibles de ralentir l’évolution de la maladie de Parkinson ou de supprimer d’autres facteurs de risque, il sera important de savoir qui sont les personnes le plus à risque afin de les cibler pour les interventions.

À l’instar des scientifiques du livre Brilliants Blunders, Schlossmacher s’est donné pour tâche de revoir son modèle jusqu’à ce qu’il fonctionne.

« Avoir une idée, la mettre à l’essai et la revoir, tout ça fait partie de l’aventure scientifique », lance-t-il.

Bien que Schlossmacher ait commencé sa formation scientifique en étudiant la maladie d’Alzheimer, il s’est dirigé vers la recherche sur la maladie de Parkinson parce qu’il voulait contribuer à accélérer les découvertes sur les gènes causaux et la compréhension des mécanismes moléculaires qui en sont responsables.

Plus tard, il a appris que son grand-père et sa tante étaient décédés de la maladie de Parkinson et de la démence, et que l’un de ses cousins est atteint de la forme précoce de la maladie. Il tiendra compte de ces diverses formes de maladie de Parkinson dans sa modélisation prédictive, car il est convaincu de son application pratique.

« Ce n’est pas seulement un exercice intellectuel, c’est un projet très réalisable », affirme Schlossmacher.