La maladie d’Alzheimer (MA) est la première cause de démence dans le monde. 1 200 000 personnes pourraient être touchées en France par la MA ou une maladie apparentée et seulement 750 000 personnes seraient diagnostiquées. Chaque année, environ 50 000 nouveaux patients consultent dans les centres mémoires de ressources et de recherche (CMRR) avec un diagnostic de plainte mnésique ou de trouble neurocognitif léger. La MA est caractérisée par une atteinte des fonctions cognitives, la première touchée étant la mémoire épisodique verbale responsable d’une désorientation temporo-spatiale, puis d’autres systèmes cognitifs sont atteints conduisant à une perte d’autonomie progressive du patient. Cette perte d’autonomie est au cœur de l’enjeu psychosocial et médico-économique de la maladie d’Alzheimer. Il est donc primordial d’apporter aux cliniciens des outils précis leur permettant de mieux anticiper l’apparition de la MA et la vitesse de son développement, afin d’optimiser la gestion de la maladie, voire permettre des traitements, et in fine améliorer la qualité de vie des patients.

Les données de la littérature montrant une implication importante des troubles du métabolisme énergétique et protéique dans le développement de la MA, ce projet propose d’utiliser des outils d’exploration de ces métabolismes afin de créer des outils diagnostic de la MA. Pour ce faire nous allons utiliser des méthodes de pointe que sont l’imagerie et la spectrométrie par résonnance magnétique, la métabolomique et la volatonomique par spectrométrie de masse, et exploiter au maximum leurs potentiels grâce à l’intelligence artificielle.