Alzheimer, TCL et APP : analyses des troubles du langage et leurs bases anatomiques
Profils pathologiques des phases de la MA et des formes de démences
Les patients atteints de la maladie d’Alzheimer éprouvent des problèmes de mémoire mais peuvent parfois rencontrer des difficultés langagières, telles que trouver le bon mot pour des objets ou photos dans les phases premières de la maladie. Cependant, ces symptômes représentent souvent les premiers signes d’un autre syndrome de démence: une variante sémantique de l’aphasie progressive primaire (APP-VS).
L’objectif général de ce projet de recherche est de mieux comprendre la nuance entre la nature de ces déficits langagiers et les caractéristiques anatomiques de ces patients. Pour atteindre cet objectif, un ensemble de mesures du langage et des approches expérimentales d’imagerie avancées seront combinés. Ceci représente un défi fondamental dans le domaine de la recherche portant sur la maladie d’Alzheimer et autres démences.
Comprendre la nature des déficits langagiers dans les démences peut être bénéfique afin de :
- développer des programmes de réhabilitation du langage
- proposer des stratégies de communication pour les aidants et les membres de famille visant à améliorer les interactions sociales
L’objectif général de ce projet est de démontrer que l’analyse automatique quantitative de 2 à 3 minutes de discours spontané induit par la description d’image représente un outil précieux pour caractériser les déficits de production langage 1) chez les patients présentant un trouble cognitif léger (TCL) et pour soutenir leur identification précoce; et 2) chez les patients atteints de démence (Alzheimer et aphasie primaire progressive - APP) pour un diagnostic différentiel.
Nous proposons de procéder à une analyse quantitative automatique des échantillons de discours spontané obtenus par la description d’images fournis par des bases de données, tels que le Consortium canadien sur la neurodégénérescence liée au vieillissement (CCNV, http://ccna-ccnv.ca/) (Drs Philips et Chertkow) et le centre de mémoire et de vieillissement de l’UCSF (Dr. Gorno-Tempini et Miller) en utilisant des approches de pointe en informatique et en intelligence artificielle. De plus, nous utiliserons le profil de production du langage obtenu à l’aide de l’analyse du discours spontané pour prédire l’évolution des lésions cérébrales en termes d’atrophie et de perturbation du réseau fonctionnel.
Collaborateurs
- Dr Nathalie Bier, Montréal
- Dr Howard Chertkow, Montréal
- Dr Maria-Luisa Gorno-Tempini, San Francisco
- Dr Philippe Langlais, Montréal
- Dr Karine Marcotte, Montréal
- Dr Bruce Miller, San Francisco
- Dr Natalie Phillips, Montréal
- Dr Elizabeth Rochon, Toronto
- Dr Isabelle Rouleau, Montréal
Étudiants travaillant sur ce projet
