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Des biomarqueurs sanguins révèlent comment les cellules gliales et les vaisseaux sanguins évoluent au fil des stades de la maladie d'Alzheimer

Une vaste étude ADNI montre que la GFAP est plus performante que les marqueurs vasculaires pour suivre la progression de la maladie d'Alzheimer, tandis que les marqueurs vasculaires présentent des trajectoires divergentes au fil du temps.

dimanche 20 septembre 2026 1 vue
Publié dans FASEB Bioadv
A blood draw tube filled with plasma beside a brain MRI scan on a clinical lightbox in a hospital neurology lab

Résumé

La maladie d'Alzheimer ne se résume pas à l'amyloïde et à la protéine tau. Les cellules de soutien du cerveau et la paroi interne des vaisseaux sanguins semblent également impliquées. Les chercheurs ont utilisé les données de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative pour suivre cinq marqueurs sanguins chez des personnes cognitivement saines, présentant un trouble cognitif léger ou atteintes de démence d'Alzheimer. La GFAP, un marqueur de l'activation des astrocytes (cellules de soutien du cerveau), augmentait progressivement selon les stades et était environ 56 % plus élevée chez les personnes atteintes d'Alzheimer que chez les participants en bonne santé. Elle permettait de distinguer ces groupes de façon assez satisfaisante. Les marqueurs vasculaires VEGF et sVCAM-1 étaient environ 14 % plus élevés dans la maladie d'Alzheimer, mais leurs valeurs se chevauchaient tellement d'un individu à l'autre qu'ils n'étaient pas utiles pour le diagnostic. Le marqueur microglial sTREM2 ne différait pas selon le diagnostic. Les marqueurs gliaux et vasculaires n'évoluaient pas de façon parallèle, et les tendances vasculaires ne couvraient que 12 mois : elles doivent donc être confirmées par un suivi plus long.

Résumé détaillé

La maladie d'Alzheimer est de plus en plus considérée comme un trouble multicellulaire, dans lequel l'inflammation, les anomalies de la barrière hémato-encéphalique et les lésions de l'unité neurovasculaire évoluent en parallèle de l'amyloïde et de la protéine tau. Les analyses sanguines sont moins coûteuses, moins invasives et plus faciles à répéter que la ponction lombaire ou la TEP, si bien qu'identifier les marqueurs non centraux qui suivent la maladie importe tant pour la pratique clinique que pour les essais. Peu d'études ont examiné ensemble, dans une même cohorte, des marqueurs des cellules de soutien du cerveau et des marqueurs vasculaires, ce qui constitue la lacune que cette analyse visait à combler.

À partir des données de l'Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, les auteurs ont constitué une cohorte de 2 650 participants disposant de toutes les covariables (1 027 sans trouble cognitif, 1 187 atteints de trouble cognitif léger et 436 atteints de démence d'Alzheimer). Ils ont mesuré dans le plasma la GFAP (astrocytes), le sTREM2 (microglie), le VEGF (angiogenèse), ainsi que le sICAM-1 et le sVCAM-1 (activation endothéliale). Les échantillons propres à chaque biomarqueur allaient de 566 à 1 001 personnes à l'inclusion. Les modèles reposaient sur la régression linéaire et des modèles à effets mixtes, ajustés sur l'âge, le sexe, le niveau d'études et *APOE* ε4, avec correction de Benjamini-Hochberg. Les modèles vasculaires étaient également ajustés sur l'IMC, la pression artérielle, les médicaments, le tabagisme et la fonction rénale.

La GFAP a montré le signal le plus net. Les niveaux médians étaient de 125,7, 165,8 et 238,6 pg/mL dans les groupes sans trouble cognitif, avec trouble cognitif léger et avec maladie d'Alzheimer. Après ajustement, la GFAP était supérieure de 21,5 % dans le trouble cognitif léger et de 56,3 % dans la maladie d'Alzheimer (q = 1,7 × 10⁻¹⁴). L'AUC pour distinguer la maladie d'Alzheimer des personnes sans trouble cognitif était de 0,822, avec un d de Cohen de 1,23. Le sTREM2 ne différait pas selon le diagnostic (AUC 0,507). Le VEGF et le sVCAM-1 étaient supérieurs de 14,1 % et 14,7 % dans la maladie d'Alzheimer (q = 0,014 et 0,002), mais les AUC n'étaient que de 0,612 et 0,625, avec plus de 80 % de chevauchement des distributions.

Au fil du temps, la GFAP augmentait de 4,50 % par an et le sTREM2 de 2,99 % par an chez les participants sans trouble cognitif. Aucun des deux n'a montré d'interaction significative entre diagnostic et temps : les vitesses de variation ne différaient donc pas selon le stade. Sur une fenêtre de 12 mois, le sICAM-1 diminuait de 23,3 % par an chez les participants sans trouble cognitif, et cette baisse était atténuée dans le trouble cognitif léger et la maladie d'Alzheimer. Le sVCAM-1 augmentait de 8,6 % par an chez les participants sans trouble cognitif, avec des interactions négatives dans le trouble cognitif léger et la maladie d'Alzheimer. Ces profils vasculaires se maintenaient après ajustement sur les facteurs cardiométaboliques et rénaux, avec un diagnostic variable dans le temps, et en distinguant les troubles cognitifs légers stables des cas évoluant vers la démence. Les corrélations gliales-vasculaires n'étaient pas significatives, mais ne reposaient que sur 64 à 94 participants communs.

Ces résultats suggèrent que la GFAP est le marqueur non central le plus utile pour la stadification, tandis que les marqueurs vasculaires montrent de faibles décalages au niveau des groupes, sans valeur diagnostique individuelle. Les voies gliales et vasculaires n'ont pas progressé de façon synchrone. Les réserves sont importantes : le suivi vasculaire n'a duré que 12 mois, les résultats nuls du sICAM-1 et du sTREM2 manquaient de puissance (différences minimales détectables de 16,5 % et 14,3 %), et la disponibilité des dosages n'était pas aléatoire selon le diagnostic. De nombreux participants n'avaient qu'une seule mesure, et l'échantillon vasculaire comptait peu de participants sans trouble cognitif (10,2 %).

Principales conclusions

  • Baseline plasma GFAP was 56.3% higher in AD than in cognitively unimpaired participants (95% CI 40.4 to 74.2; q = 1.7 × 10⁻¹⁴) and 21.5% higher in MCI
  • GFAP discriminated AD from unimpaired with an AUC of 0.822 (95% CI 0.779 to 0.866), Cohen's d 1.23, and distribution overlap of 0.51
  • VEGF (+14.1%, q = 0.014) and sVCAM-1 (+14.7%, q = 0.002) were higher in AD, but AUCs were only 0.612 and 0.625 with 83-92% overlap
  • sTREM2 did not differ by diagnosis (AD vs. CU +2.2%, AUC 0.507) and sICAM-1 showed no significant baseline difference
  • GFAP rose 4.50% per year (q = 1.0 × 10⁻³³) and sTREM2 2.99% per year in unimpaired participants, with no diagnosis-by-time interactions
  • Over 12 months sICAM-1 fell 23.3% in unimpaired participants, attenuated in MCI (+17.8%) and AD (+24.6%), while sVCAM-1 rose 8.6% with negative interactions of -9.9% and -11.0%
  • Glial-vascular correlations were not significant, but were based on only 64 to 94 overlapping participants

Méthodologie

Il s'agissait d'une analyse de cohorte longitudinale rétrospective des données de l'ADNI, incluant 2 650 participants disposant de toutes les covariables (1 027 CU, 1 187 MCI, 436 AD). Les échantillons analytiques étaient spécifiques à chaque biomarqueur : 832 pour GFAP, 1 001 pour sTREM2 et 566 pour le panel vasculaire, qui comptait exactement deux visites (inclusion et mois 12). Les associations à l'inclusion ont été évaluées par régression linéaire, et les analyses longitudinales par des modèles à effets mixtes avec intercepts aléatoires, ajustés sur l'âge, le sexe, le niveau d'études et *APOE* ε4, avec correction du taux de fausses découvertes (FDR) de Benjamini-Hochberg. Les modèles vasculaires ont été réajustés avec des covariables cardiométaboliques et rénales, et six analyses de sensibilité ont été réalisées, ainsi que le calcul de l'AUC, du d de Cohen et de mesures de chevauchement.

Limites de l'étude

Les auteurs soulignent que le suivi vasculaire n'a duré que 12 mois ; les trajectoires divergentes doivent donc être répliquées sur des périodes plus longues avant d'être interprétées comme le reflet d'une régulation dépendante du stade. Les résultats nuls pour sICAM-1 et sTREM2 étaient limités par la puissance statistique, et les corrélations gliales-vasculaires reposaient sur de petits échantillons qui se chevauchaient. La disponibilité des dosages n'était pas aléatoire selon le diagnostic (les participants sans trouble cognitif ne représentaient que 10,2 % de l'échantillon vasculaire), de nombreux participants n'avaient eu qu'une seule mesure, et certaines valeurs initiales ont été extrapolées.

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