Intérêt de l’étude de connectivité sur l’évolution cognitive des patients Parkinsoniens : étude de cohorte (Interest of the connectivity study over the cognitive evolution of Parkinson's disease patients: a cohort study) Gendron, Corentin - (2022-10-07) / Universite de Rennes 1 - Intérêt de l’étude de connectivité sur l’évolution cognitive des patients Parkinsoniens : étude de cohorte Accéder au document :  https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Vérin, Marc Discipline : Medecine Classification : Médecine et santé Mots-clés : Maladie de Parkinson, Electroencéphalograme, suivi de cohorte, Etude neuro-fonctionnelle, mouvements anormaux, Comportement cognitif, démence, analyse en cluster Maladie de Parkinson Électroencéphalographie Suivi de cohortes de malades Troubles de la cognition Troubles moteurs

Résumé : Introduction : La présentation des troubles cognitifs dans la maladie de Parkinson (MP) est hétérogène. Il est prouvé que les troubles cognitifs sont en lien avec des modifications de la connectivité cérébrale. De nouvelles découvertes suggèrent que l'HD-EEG à l'état de repos pourrait être un biomarqueur précoce de la progression non motrice de la maladie de Parkinson. Objectifs : les objectifs de cette étude de cohorte sont l'analyse de l'utilisation prédictive de l'HD-EEG au repos sur les performances cognitives à 3 ans et 5 ans de suivi. De plus, nous visons à confirmer le spectre hétérogène des troubles cognitifs dans la maladie de Parkinson et l'évolution dynamique dans le temps de ce dernier. Méthodes : Nous avons utilisé une cohorte longitudinale de 5 ans de patients parkinsoniens recrutés à la « Movement disorder Clinic of University Hospital of Basel ». 35 patients étaient présents pendant tout le suivi. Une analyse en cluster a été menée sur les résultats de 18 tests neuropsychologiques. Nous avons déterminé le nombre de cluster sur la base d’un intérêt clinique. Pour l'analyse EEG, les 35 patients ont effectué un électroencéphalogramme à haute densité (HD-EEG) à l'état de repos à trois temps : baseline (BL), 3 ans (3 Y) et 5 ans (5 Y). Résultats : Nous avons créé une analyse en 3 clusters décrite comme suit : 1) Moteurs purs ; 2) Intermédiaire ; 3) Maladie diffuse. L'analyse en 3 clusters est stable dans le temps confirmant l'hétérogénéité du spectre cognitif et son évolution dans le temps. Grâce à cette analyse en cluster, nous avons montré un index de connectivité progressif dans les bandes de fréquences thêta (4-8Hz) pendant tout le suivi. L'évaluation cognitive était corrélée à une activité accrue dans la fréquence thêta. Nous avons mis en avant le fait que l'analyse des réseaux cérébraux pourrait être utilisée comme biomarqueur précoce de la progression non motrice de la MP. Abstract : Background : It is known that the presentation of cognitive disorders in Parkinson’s Disease (PD) is heterogeneous. There is proof that the cognitive disorders are related to brain connectivity modifications. New findings suggest that resting state HD-EEG might be an early biomarker of non-motor progression. Objectives : The objectives of this follow-up study is the analysis of the predictive use of resting state HD-EEG on the cognitive performance at 3 years and 5 years follow-up. Moreover we aim at corroborating the heterogeneous spectrum of cognitive disorders in Parkinson’s disease and the dynamic evolution over time of that spectrum. Methods : We used a 5 year longitudinal cohort of Parkinson patients recruited at the « Movement disorder Clinic of University Hospital of Basel ». 35 patients were present during the entire follow-up. A cluster analysis was conducted on the results of 18 neuropsychological tests. We determined the number of clusters on the basis of clinical use. For the EEG analysis, the 35 patients completed a resting state High density ElectroEncephaloGraphy (HD-EEG) at three timepoints : Baseline (BL), 3 years (3Y) and 5 years (5Y) Results : We created a 3 clusters analysis described as follow : 1) Pure Motors ; 2) Intermediate ; 3) Diffuse disease. The 3 clusters analysis was steady over time confirming the heterogeneous cognitive spectrum and its evolution over time. Thanks to this cluster analysis we have shown a gradual connectivity activity in the Theta (4-8Hz) frequency bands during the whole follow up. The cognitive assessment was correlated with increased activity in Theta frequency. We put forward the fact that the analysis of brain networks could be used as an early biomarker of PD non motor progression.