Les scientifiques proposent un nouveau modèle pour classer la maladie de Parkinson.
La complexité de la maladie de Parkinson pose des défis importants dans le développement de traitements efficaces. Cette complexité provient de diverses causes, notamment de facteurs génétiques et environnementaux, associées au large spectre de symptômes que les patients peuvent ressentir, dont la gravité peut varier considérablement. De plus, le diagnostic de la maladie de Parkinson survient souvent tardivement, parfois une décennie ou plus après que la maladie a commencé à affecter le cerveau.
Dans un article publié dans La neurologie du Lancet, un groupe de scientifiques affirme que cette complexité exige une nouvelle manière de classifier la maladie à des fins de recherche, basée non pas sur le diagnostic clinique mais sur la biologie. Les auteurs ont appelé leur modèle biologique « SynNeurGe ».
Les composants de SynNeurGe
Le « Syn » signifie alpha-synucléine, une protéine qui, chez la plupart des patients atteints de la maladie de Parkinson, provoque des dépôts anormaux appelés corps de Lewy. Les anomalies de la synucléine identifient et provoquent probablement des changements dégénératifs dans le cerveau pouvant avoir un impact sur le mouvement, la pensée, le comportement et l’humeur.
« Neur » signifie neurodégénérescence. Il s’agit de la dégradation de la fonction des neurones du cerveau. Dans les cabinets médicaux, ce sont des neurones spécifiques du système dopaminergique qui permettent de diagnostiquer la maladie de Parkinson. Dans le modèle SynNeurGe, cependant, la neurodégénérescence dans toutes les zones du cerveau est incluse dans la classification.
Le « Ge » signifie génétique. Le rôle de la génétique dans la maladie de Parkinson est complexe. Il a été démontré que des mutations dans de nombreux gènes différents prédisposent une personne à la maladie. La probabilité de développer la maladie de Parkinson dépend du gène impliqué, de la mutation spécifique au sein du gène et des expositions environnementales.
Faire progresser la recherche et le traitement
Les auteurs soutiennent qu’à des fins de recherche, les patients devraient être classés selon la présence ou l’absence de ces trois facteurs. Cela permettrait d’identifier les patients atteints de la maladie de Parkinson avant l’apparition des symptômes et faciliterait le développement de traitements adaptés à la biologie unique des patients. À l’heure actuelle, les patients sont diagnostiqués sur la base de symptômes et de signes, même si la maladie est présente dans leur cerveau depuis de nombreuses années. En modifiant les critères de classification, les chercheurs peuvent identifier la maladie plus tôt (avant même que les gens ne présentent des symptômes) et cibler des groupes de patients spécifiques qui ont plus de points communs les uns avec les autres sur le plan biologique, ce qui donne de plus grandes chances de succès au développement de médicaments.
« Même s’il s’agit encore d’un objectif de recherche, il s’agit d’un changement majeur dans la façon de penser », déclare le Dr Ron Postuma, clinicien-chercheur au Neuro (Institut-hôpital neurologique de Montréal) de l’Université McGill et l’un des auteurs de l’étude. « Si l’on y pense, il est assez inhabituel que nous devions attendre que les patients atteints de la maladie de Parkinson présentent des symptômes importants avant de pouvoir poser un diagnostic. Nous n’attendons pas qu’une personne ressente la douleur d’un cancer pour le diagnostiquer. Au lieu de cela, nous le détectons et le diagnostiquons, espérons-le, avant que quelqu’un ne se rende compte des symptômes. Cette classification de la recherche constitue une étape cruciale pour amener notre réflexion sur la maladie de Parkinson au 21e siècle.
L’étude a été financée par la Fondation canadienne pour l’innovation, la Fondation Michael J. Fox pour la recherche sur la maladie de Parkinson, les Instituts de recherche en santé du Canada, le Fonds de recherche du Québec-Santé, la Fondation Weston-Garfield, la Société Parkinson du Canada, le Webster Fondation et l’Institut national de la santé.