Les symptômes neuropsychiatriques (SPN) (dépression, anxiété, hallucinations, etc.) font partie des symptômes non-moteurs les plus courants dans la maladie de Parkinson. Ils affectent la majorité des patients au cours du développement de la maladie et sont encore plus courant chez les personnes atteintes de déficience cognitive légère ou de démence.

Le dépistage des SPN émergents peut constituer une méthode efficace pour identifier une population à haut risque de démence, notamment chez des personnes atteintes de la maladie de Parkinson. Les troubles légers du comportement (TLC) sont un syndrome neurocomportemental associé à l'émergence, plus tard dans la vie, d'un SPN durable, caractérisé par un changement de comportement ou de personnalité. L'identification précoce des SNP qui constituent les TLC peut contribuer à une détection plus rapide de la démence, avant l'apparition des troubles cognitifs.

La batterie de test Mild Behavioral Impairment-C (MBI-C) a été élaborée pour évaluer des marqueurs non cognitifs précoces de la démence. Il s'agit d'un outil de vérification des cas de TLC facile à appliquer, conçu pour reconnaitre des SNP émergents dans une population âgée, fonctionnellement indépendante et vivant dans la communauté. Nos résultats préliminaires indiquent une corrélation significative entre les scores au MBI-C et les déficits cognitifs dans la MP. Cependant, la relation entre les scores du MBI-C, les déficits cognitifs et l'évolution de la maladie de Parkinson n'a pas encore été étudiée. Le but de ce projet est d’apporter des éléments de compréhension sur cette relation.

À ce jour, la base de données est complétée, et XX participants avec maladie de Parkinson ont eu leurs symptômes neuropsychiatriques et neuropsychologiques évalués et ont des données d’imagerie cérébrale anatomique et fonctionnelle, ainsi que leur ADN extraite pour des analyses génétiques.

Plusieurs projets des membres du laboratoire sont en cours et permettront de mieux identifier les troubles de comportement légers comme biomarqueurs cliniques simples précoces de la démence développée dans la maladie de Parkinson ainsi que de mieux comprendre les mécanismes neuraux liant le déclin cognitif et les symptômes neuropsychiatriques dans la maladie de Parkinson. Afin de généraliser nos résultats, d’autres bases de données sont aussi explorées et analysées grâce à des méthodes d’intelligence artificielle.

Ce projet est financé par une subvention des IRSC obtenue en 2019.