Une nouvelle approche peut aider à concevoir des essais plus courts et plus puissants pour évaluer les médicaments contre la maladie de Parkinson

Tester si un nouveau médicament a un impact sur la progression de la maladie de Parkinson prend des années, en partie parce que la maladie progresse souvent très lentement. De nombreux patients atteints de la maladie de Parkinson ne présentent aucune aggravation de leurs symptômes au cours d’un essai clinique typique, même sans traitement.

Maintenant, les scientifiques de Scripps Research ont développé un outil qui analyse les données génétiques et cliniques des patients atteints de la maladie de Parkinson pour prédire qui est le plus susceptible de progresser rapidement. L’approche, décrite dans npj Maladie de Parkinsonpermettront aux chercheurs cliniques de sélectionner les patients les plus à risque et de concevoir des essais plus courts et plus puissants pour évaluer les médicaments contre la maladie de Parkinson, disent-ils.

Si les cliniciens sont en mesure de n’inscrire aux essais que les patients dont la progression est prévue, ils peuvent obtenir des résultats beaucoup plus rapides et faire avancer ce domaine plus rapidement.”

Ali Torkamani, PhD, auteur principal, professeur et directeur de la génomique et de l’informatique du génome au Scripps Research Translational Institute

La maladie de Parkinson est un trouble progressif du système nerveux et touche environ un million de personnes aux États-Unis. Les premiers symptômes sont souvent des tremblements à peine perceptibles et, au fil des années, la maladie progresse, affectant éventuellement les mouvements, la posture, les expressions faciales, la parole et l’alimentation, ainsi que la douleur et la démence. Cependant, l’ordre et la vitesse à laquelle ces symptômes s’aggravent varient considérablement d’une personne à l’autre. Au cours d’une seule année, par exemple, de nombreux patients ne s’aggravent pas, ce qui rend difficile et fastidieuse l’étude de l’efficacité des médicaments pour ralentir cette progression.

Torkamani, ainsi que des collègues de Scripps Research et des collaborateurs de Takeda, qui développent des traitements expérimentaux de la maladie de Parkinson, ont entrepris de mieux prédire cette progression à court terme chez les patients considérés pour inclusion dans des études cliniques visant à ralentir cette maladie. Ils ont analysé la progression sur 12, 24 et 36 mois des patients inscrits dans deux cohortes existantes : la Parkinson’s Progress Markers Initiative et le Parkinson’s Disease Biomarkers Program. Au total, l’équipe a utilisé des données comprenant la génétique, des informations sur les examens cliniques, des scintigraphies cérébrales et des traitements, sur 879 patients.

Dans l’ensemble, 529 patients se sont avérés “progresseurs” au cours des 12 premiers mois de l’étude, avec une aggravation significative de leurs symptômes, tandis que 350 ont été regroupés comme “non-progresseurs”. Le groupe de Torkamani a utilisé une approche d’apprentissage automatique pour développer un modèle capable de prédire, avec une précision de 77 %, à quel groupe appartenaient les patients.

“Ce modèle a fonctionné en combinant différents aspects du profilage complet des maladies”, explique Torkamani. “Les facteurs de risque génétiques étaient le prédicteur le plus puissant, mais d’autres facteurs étaient également importants à inclure.”

Certains des signaux les plus forts, dit-il, comprenaient si un patient avait une mutation dans LRRK2-; ce facteur de risque connu de la maladie de Parkinson rend les patients plus susceptibles de développer une maladie à début précoce, mais leurs symptômes progressent alors plus lentement.

Pour l’instant, le modèle n’a pas de valeur clinique pour les patients individuels, car il n’existe aucun médicament qui ralentisse la progression de la maladie de Parkinson. Cependant, les chercheurs espèrent que le fait de pouvoir choisir des “progresseurs” pour les essais cliniques facilitera et accélérera l’identification de ces types de médicaments à mesure que le domaine progresse.

“À l’heure actuelle, ces essais cliniques sont importants et ont tendance à prendre deux à trois ans”, explique Torkamani. “Nous espérons permettre des essais plus petits qui sont de l’ordre d’un délai d’un an.”

Les scientifiques de Scripps Research prévoient également d’étendre leur modèle pour tenter de prédire d’autres aspects de la maladie de Parkinson. Par exemple, les marqueurs génétiques peuvent-ils prédire quels patients parkinsoniens développeront une psychose ou une dépression ? La même approche qu’ils ont adoptée dans l’étude actuelle ; intégrer des informations cliniques et génétiques ; pourrait également être utile pour analyser la progression d’autres troubles neurodéveloppementaux.