(Mise à jour de l'EX1148 avec plus de détails sur les bourses de la Fondation Pasqual Maragall)
Alicante/Barcelone, 7 oct (EFE).- Une étude sur le rôle de la microglie dans la maladie d'Alzheimer grâce à une nouvelle technique d'imagerie cérébrale non invasive et une autre sur comment améliorer les bases génétiques des pathologies cérébrales ont été financées par la Fondation Pasqual Maragall.
Cette fondation dispose du Programme de chercheurs Pasqual Maragall (PMRP), doté de 1,6 million d'euros, qui a pour objectif de promouvoir des initiatives innovantes axées sur la maladie d'Alzheimer et d'autres maladies neurodégénératives liées à l'âge.
Un des projets financés vient de l'Institut de neurosciences, un centre mixte de l'Université Miguel Hernández (UMH) d'Elche et du Conseil supérieur de recherches scientifiques (CSIC), qui étudiera le rôle de la microglie dans la maladie d'Alzheimer grâce à une nouvelle technique d'imagerie cérébrale non invasive.
Le laboratoire Biomarqueurs d'imagerie translationnelle, dirigé par la chercheuse Silvia De Santis à l'Institut de neurosciences (IN), a développé une technique qui permet de surveiller la microglie pour mener à bien cette étude.
Les microglies sont des cellules immunitaires qui se trouvent dans le cerveau et la moelle épinière, dont la fonction principale est d'agir comme la première ligne de défense du système immunitaire dans le cerveau.
Le laboratoire dirigé par De Santis à l'IN a mis au point une nouvelle technique d'imagerie cérébrale non invasive, basée sur l'imagerie par résonance magnétique (IRM) pondérée par la diffusion de l'eau, qui permet de surveiller la microglie.
L'objectif du projet est d'appliquer cette technologie dans un modèle animal de la maladie d'Alzheimer et, par la suite, de l'adapter à des patients humains, selon des sources de l'IN dans un communiqué.
En collaboration avec l'Étude Alpha du Barcelonaβeta Brain Research Center, qui suit une cohorte de patients depuis plus de 10 ans, les chercheurs chercheront à intégrer ce nouveau protocole dans de futures explorations cérébrales.
De plus, l'intelligence artificielle (IA) sera utilisée pour améliorer l'interprétation des images précédentes, augmentant leur résolution et permettant d'analyser l'état d'activation de la microglie dans des images déjà acquises.
"L'inflammation cérébrale médiée par la microglie est l'un des facteurs clés aux premières phases de la maladie d'Alzheimer. Ce travail nous permettra d'obtenir une meilleure compréhension de son rôle dans la progression de la maladie et pourrait ouvrir la voie à de nouvelles thérapies", a indiqué De Santis.
L'Étude Alpha fournit également des données sur des individus à risque de développer la maladie d'Alzheimer. En effet, certains des participants ont développé des symptômes de la maladie durant la période de suivi, ce qui permettra aux chercheurs d'analyser leurs images cérébrales à des stades très précoces de la maladie.
"La caractérisation de la microglie pourrait offrir une opportunité d'anticiper le diagnostic, en détectant des altérations à des phases antérieures au déclin cognitif. De cette manière, de nouveaux facteurs de risque pourraient être identifiés, permettant un suivi plus personnalisé et améliorant le pronostic de la maladie”, a souligné De Santis.
Le deuxième projet est dirigé par le docteur Alberto Rábano, directeur de la Banque de tissus du Centre de recherche sur les maladies neurologiques (CIEN), et se concentrera sur une meilleure compréhension des bases génétiques de diverses pathologies cérébrales.
Rábano travaillera à la création de la plus grande base de données neuropathologiques de la péninsule ibérique, combinant des données génomiques détaillées avec une classification neuropathologique mise à jour, pour perfectionner les outils de diagnostic précoce et d'évaluation des risques.
Cette recherche, réalisée en collaboration avec la responsable du programme de génomique de la Fondation ACE, Victoria Fernández, a pour but de perfectionner les outils de diagnostic précoce et d'évaluation des risques. EFE
gra-agp-jfc/mg/icn