Exploration des mouvements oculaires et du rythme veille-sommeil et ses caractéristiques chez les personnes avec une démence vivant à domicile

Exploring the eye dynamics and rest-activity rhythm and patterns of individuals living with dementia in home settings.

• Auteur / Autrice : Claire Berner
• Direction : Bénédicte Batrancourt, Monica Narcisa Toba
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut du cerveau et de la moelle épinière
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : FRONTLAB - Frontal Function and Pathology

Mots clés

Mots clés libres

Apathie

Eye-tracking

Démence

Neuroimagerie

Actigraphie

Domicile

Apathy

Eye-tracking

Dementia

Neuroimaging

Actigraphy

Home environment

Résumé

La démence, dont le principal facteur de risque est l'âge, représente un défi mondial croissant, notamment en Europe en raison du vieillissement de la population. Parmi les formes de démence, la maladie d'Alzheimer (MA) et la démence frontotemporale de type comportemental (DFTvc) sont souvent associées à des symptômes comportementaux et psychologiques sévères, comme l'apathie (Kumfor et al., 2018). Cette dernière, caractérisée par une diminution des comportements volontaires et dirigés vers un but (GDB) (Levy et al., 2006), accélère le déclin cognitif et réduit l'autonomie des patients, augmentant le fardeau des aidants (García-Martín et al., 2023). Les évaluations traditionnelles à l'aide d'échelles et de questionnaires (e.g. Starkstein Apathy Scale), bien que très utiles en clinique, manquent d'objectivité, nécessitant des approches plus fiables. Les technologies émergentes, telles que les smartphones et les capteurs portables, permettent des évaluations quantitatives et objectives sur de longues périodes (Dorsey et al., 2018). Les outils d'actigraphie mesurent le niveau d'activité, et reconnaissent les types d'activité humaine (HAR, Human Activity Recognition), tandis que l'eye-tracking offre des informations sur la dynamique oculaire, reflétant les interactions des sujets avec leur environnement. Nous faisons l'hypothèse qu'une étude multimodale combinant l'actigraphie et l'eye-tracking avec l'évaluation écologique momentanée (EMA, Ecological Momentary Assessment) et la neuroimagerie pour caractériser le siège lésionnel permettra une compréhension globale de l'apathie. Nous prévoyons une étude chez 40 patients avec une démence, âgés de 40 à 85 ans, répartis en deux groupes (DFTvc, MA) et chez un groupe contrôle de 20 sujets volontaires sains. Des évaluations neuropsychologiques et un exament IRM seront effectués, et des données seront collectées sur 15 jours via des capteurs portables (i.e. accéléromètre) et l'EMA, avec des sessions d'eye-tracking hebdomadaires à domicile. Objectifs scientifiques: 1. Suivi des marqueurs objectifs de l'apathie : Explorer les corrélations entre l'activité, la qualité du sommeil, la réactivité émotionnelle et l'apathie ainsi que ses différentes formes, via les EMAs, les capteurs, et l'eye-tracking à domicile. 2. Développement de modèles de machine learning pour les biomarqueurs personnalisés : Extraire des biomarqueurs numériques personnalisés à partir des données multimodales (accéléromètre, eye-tracking, EMA) et analyser ces biomarqueurs à l'aide de pipelines automatisés, offrant des informations sur la sévérité et la forme d'apathie, et la différenciation entre les individus avec et sans apathie. 3. Clarification des bases neuronales de l'apathie: Identifier les réseaux neuronaux fonctionnels impactés par l'apathie dans la DFTvc et la MA, en particulier le Saillance Network (SN) et le Dorsal Attentional Network (DAN). L'intégration des biomarqueurs comportementaux et cérébraux permettra de mieux comprendre les bases neuronales de l'apathie et son impact, améliorant les diagnostics et les interventions pour préserver l'autonomie des patients et soutenir les aidants, améliorant ainsi la qualité de vie des personnes avec une démence.

Dementia, whose primary risk factor is age, represents a growing global challenge, particularly in Europe due to the aging population. Among the forms of dementia, Alzheimer's disease (AD) and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) are often associated with severe behavioral and psychological symptoms, such as apathy (Kumfor et al., 2018). Apathy, characterized by a decrease in goal-directed behavior (GDB) (Levy et al., 2006), accelerates cognitive decline and reduces patient autonomy, increasing the burden on caregivers (García-Martín et al., 2023). Traditional assessments using scales and questionnaires (e.g., Starkstein Apathy Scale), while very useful in clinical settings, lack objectivity, necessitating more reliable approaches. Emerging technologies, such as smartphones and wearable sensors, allow for quantitative and objective assessments over long periods (Dorsey et al., 2018). Actigraphy tools measure activity levels and recognize types of human activity (HAR, Human Activity Recognition), while eye-tracking provides information on eye dynamics, reflecting subjects' interactions with their environment. We hypothesize that a multimodal study combining actigraphy and eye-tracking with Ecological Momentary Assessment (EMA) and neuroimaging to characterize lesion sites will provide a comprehensive understanding of apathy. We plan to conduct a study with 40 patients with dementia, aged 40 to 85 years, divided into two groups (bvFTD, AD) and a control group of 20 healthy volunteers. Neuropsychological evaluations and an MRI exam will be conducted, and data will be collected over 15 days via wearable sensors (i.e., accelerometer) and EMA, with weekly eye-tracking sessions at home. Scientific Objectives: 1. Monitoring objective markers of apathy: Explore correlations between activity, sleep quality, emotional reactivity, and apathy as well as its different forms, via EMAs, sensors, and home eye-tracking. 2. Development of machine learning models for personalized biomarkers: Extract personalized digital biomarkers from multimodal data (accelerometer, eye-tracking, EMA) and analyze these biomarkers using automated pipelines, providing insights into the severity and form of apathy, and differentiation between individuals with and without apathy. 3. Clarification of the neural bases of apathy: Identify the functional neural networks impacted by apathy in bvFTD and AD, particularly the Salience Network (SN) and the Dorsal Attentional Network (DAN). Integrating behavioral and cerebral biomarkers will enhance understanding of the neural bases of apathy and its impact, improving diagnostics and interventions to preserve patient autonomy and support caregivers, thereby improving the quality of life for people with dementia.