Marqueurs discursifs de neurodégénérescence liée à la pathologie Alzheimer

La maladie d’Alzheimer (MA) et les aphasies progressives primaires (APP) s’accompagnent de perturbations du langage expressif parfois subtiles, mais précoces dans l’évolution de ces maladies neurodégénératives. Considérés dans une approche automatisée, ces changements pourraient constituer des marqueurs de dégénérescence identifiés de façon non invasive et peu onéreuse. À ce titre, ils font l’objet d’études visant à automatiser leur utilisation clinique. Cependant, l’intégration des marqueurs langagiers à une approche diagnostique centrée sur les biomarqueurs reste à faire. À cette fin, la présente thèse a deux objectifs. D’abord, recenser systématiquement les marqueurs du discours qui distinguent le mieux les personnes avec une MA de témoins en santé. Ensuite, appliquer une approche automatisée et à un large éventail de marqueurs de discours pour identifier, dans un groupe hétérogène de patients avec une APP, lesquels ont une pathologie Alzheimer sous-jacente. Afin de mettre en contexte ces deux objectifs, nous proposons une introduction générale comprenant les éléments suivants : la pathophysiologie de la MA et des APP, le rôle croissant des biomarqueurs dans la prise de décision clinique dans les maladies neurodégénératives, les études pionnières du discours en neurodégénérescence, ainsi que de récentes études computationnelles sur les marqueurs de discours dans la MA et les APP. Nos résultats font émerger un patron multidimensionnel (acoustique, lexical, syntaxique, sémantique et pragmatique) de changements langagiers qui distinguent les personnes avec une MA de témoins en santé, avec une prépondérance des marqueurs lexicosémantiques. Dans le groupe de patients avec une APP avec une imagerie amyloïde positive ou négative, nous mesurons ensuite le pouvoir de classification d’un court échantillon de discours et montrons qu’il peut être avantageusement comparé à d’autres biomarqueurs. Nous discutons du patron spécifique de marqueurs discriminants pour ce sous-groupe de patients, notamment l’importance des marqueurs psycholinguistiques pour prédire le résultat de l’imagerie amyloïde à partir du discours. Alzheimer’s disease (AD) and primary progressive aphasias (PPA) feature changes in expressive language that appear early in the course of the disease. Within an automated analysis framework, these language changes could offer a non-invasive and inexpensive alternative to the collection of biomarkers which are not readily available in most settings. Current research is thus focused on the automated analysis of language data for clinical use. The usefulness of connected speech (CS) markers has not yet been established in a diagnostic perspective focused on biomarkers. To this aim, the present thesis contains two phases. First, we systematically review the CS markers that best differentiate persons with AD from healthy controls. Second, we automatically extract a wide array of CS markers in a heterogenous group of PPA patients by combining expert knowledge and the latest natural language processing software. A machine-learning classification approach identifies PPA patients for the presence of underlying AD pathology. The most discriminant CS features are identified. To integrate the two phases of the thesis, we provide a general introduction with the following sections: the pathophysiology of AD and PPAs, the growing importance of biomarkers in clinical decision-making for neurodegenerative diseases, the seminal studies of CS in neurodegenerative diseases, and the latest computational studies of CS markers in AD and PPA.  Our results bring forth a multidimensional pattern (acoustic, lexical, syntactic, semantic, pragmatic) of language changes that distinguish people with AD from healthy controls, with an emphasis on lexical-semantic features. In the group of PPA patients with either positive or negative amyloid imaging, we then describe the classificatory power of a short sample of CS and show that it compares favorably to other biomarkers. We discuss the specific pattern of discriminant markers for this subgroup of patients, in particular the role of psycholinguistics.

Keyphrases: psycholinguistique, apprentissage automatique, traitement automatique du langage naturel, amyloïde, aphasie progressive primaire, discours, maladie d’Alzheimer, Alzheimer’s disease, connected speech, primary progressive aphasia, natural language processing, machine learning, psycholinguistics