Biomarqueurs anatomiques dynamiques de la progression de la DMLA

 

Santiago Costantino

CIUSSS de l'Est-de-l'Île-de-Montréal

 

Domaine : vieillissement

Programme Recherches sur la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA)

Concours 2019-2020

La dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) est la principale cause de cécité chez la population vieillissante dans les pays développés. Étant donné que l'âge est le premier facteur de risque, la prévalence et la sévérité de cette pathologie vont vraisemblablement augmenter avec la croissance de l'espérance de vie. Deux formes cliniques de DMLA à un stade avancé sont possibles : une forme vaso-proliférative et une forme dégénérative.

Le diagnostic de la DMLA est principalement basé sur un examen de fond d'œil et les spécialistes soulignent l'importance d'un diagnostic plus précoce. La tomographie optique par cohérence (OCT) permet de visualiser de manière précise et non invasive les couches profondes de la rétine; nos laboratoires ont conçu un algorithme pour caractériser automatiquement l'anatomie de ces couches. Plus spécifiquement, nous avons développé une nouvelle méthode pour segmenter automatiquement la choroïde – la source quasi-exclusive d'oxygène et de nutriments aux photorécepteurs qui représentent la cible de la DMLA.

Les études antérieures qui visent le développement d'un modèle pour prédire si un patient atteint de DMLA risque de progresser vers une forme agressive n'ont pas eu beaucoup de succès. Cependant, ces études se sont généralement limitées à une acquisition statique d'images et non à un examen fréquent de l'œil qui permettrait de suivre l'évolution de la pathologie. Nous proposons une étude pilote prospective sur une durée de deux ans qui permettra de suivre l'œil sain de patients dont le second œil est atteint de DMLA avancé et donc est sous traitement. Cette cohorte de patients présente un haut risque pour le développement d'une DMLA avancée au sein de l'œil sain. Ainsi, un suivi régulier en utilisant les outils d'imagerie les plus sophistiqués et l'intelligence artificielle permettront d'identifier les changements les plus subtiles dus à la progression de la pathologie.