La prédiction personnalisée du risque de maladie d’Alzheimer chez les femmes : tirer profit des variables propres aux femmes et de l’apprentissage machine pour réduire le risque

Résumé du projet

La maladie d’Alzheimer (MA) touche démesurément les femmes, mais la plupart des modèles de prédiction du risque ignorent les facteurs propres aux femmes, notamment ceux liés à la ménopause. La ménopause, qui se caractérise par une baisse importante des hormones ovariennes, constitue un point de transition clé dans la trajectoire du vieillissement, qui a une influence importante sur la santé du cerveau et agit sur la neuroplasticité, le métabolisme et l’inflammation. Cependant, de nombreuses études regroupent les données selon le sexe ou excluent les variables liées à la ménopause, ce qui entraîne une sous-estimation du risque de MA chez les femmes. Pour corriger ces lacunes, ce projet fera appel à des données à grande échelle pour élaborer un modèle d’apprentissage machine prédictif adapté aux facteurs de risque de MA propres aux femmes. L’équipe de recherche se penchera sur l’apport des variables liées à la ménopause, telles que les profils de symptômes et le type d’hormonothérapie ménopausique, sur le risque de MA et créera un outil pour détecter les femmes à haut risque en fonction de leurs symptômes, de leur exposition aux hormones et de leur génétique.