IMRB - Institut Mondor de Recherche BiomédicaleRémy

TRAjectoires of Cognitive decline and Recovery (TRACER)

Contacts

Responsable Philippe Remy

Tél.: 01 49 81 36 93
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L’équipe TRACeR (TRAjectories of Cognitive decline and Recovery – TRACeR), INSERM U955, est une unité de recherche mixte associant l’INSERM, l’UPEC et l’École Normale Supérieure, issue de l’évolution de l’équipe NeuroPsychologie Interventionnelle (NPI). Elle est dirigée par le Professeur Philippe Remy.

TRACeR est implantée sur deux sites complémentaires, l’Institut Mondor de Recherche Biomédicale (Faculté de Médecine de l’UPEC, Créteil) et le Département d’Études Cognitives de l’École Normale Supérieure (Paris), entre lesquels s’intègrent étroitement recherche fondamentale, recherche clinique et intelligence artificielle.

Identité et ambition scientifique

TRACeR développe une approche interdisciplinaire et multimodale des maladies neurocognitives (ex. maladie de Huntington, maladie de Parkinson, Alzheimer et maladie à corps de Lewy et accidents vasculaires cérébraux), articulant trois dimensions complémentaires : les neurosciences cognitives fondamentales, la recherche clinique chez le patient, et les technologies numériques et l’intelligence artificielle.

L’ambition de l’équipe est double : comprendre les trajectoires cognitives, du déclin à la récupération fonctionnelle, et agir sur ces trajectoires en développant des outils de suivi et des interventions thérapeutiques innovantes.

Axes de recherche :

1. Biomarqueurs multimodaux : TRACeR développe des outils d’évaluation et de suivi fondés sur l’intégration de données hétérogènes : analyse de la voix, imagerie cérébrale (IRM, PET), biomarqueurs biologiques (plasmatiques, génomiques) et données cliniques et environnementales. Cette convergence de modalités permet une caractérisation fine et longitudinale des patients, offrant une meilleure appréhension de l’hétérogénéité des profils cliniques.

2. Intelligence artificielle et santé numérique : La recherche en intelligence artificielle constitue un axe structurant de TRACeR, conduite en synergie sur les deux sites. L’équipe développe des méthodes d’apprentissage automatique pour détecter précocement le déclin cognitif, modéliser les trajectoires de progression et de récupération, automatiser l’analyse de la voix et de l’imagerie, et déployer des outils d’évaluation cognitive dématérialisée administrables à distance. Ces travaux contribuent au développement d’une médecine de précision en neurologie cognitive.

3. Interventions thérapeutiques et restauration cognitive : Dans la continuité du concept fondateur de neuropsychologie interventionnelle, TRACeR étudie les capacités de restauration cognitive après intervention : thérapies cellulaires et géniques, neuromodulation, rééducation. L’équipe conçoit et évalue ces approches dans le cadre d’essais cliniques nationaux et multicentriques internationaux, en plaçant la mesure cognitive au cœur de l’évaluation de l’efficacité thérapeutique.

4. Trajectoires cliniques et impact en vie réelle : TRACeR vise une intégration concrète de ses outils dans les parcours de soin : suivi cognitif à domicile, monitoring continu et aide à la décision médicale. L’objectif est de réduire les inégalités d’accès à l’évaluation spécialisée et d’améliorer la qualité de vie des patients et de leurs aidants, au-delà du seul cadre des essais cliniques.

Valorisation et transfert technologique

La valorisation est au cœur de la stratégie de TRACeR. L’équipe développe activement des partenariats industriels, des collaborations pharmaceutiques et des projets de transfert technologique (licences, création de spin-offs). Elle s’appuie sur son intégration dans des réseaux cliniques et translationnels nationaux (Centre national de référence pour la maladie de Huntington, Centre expert Parkinson, NS-PARK/F-CRIN, NeurATRIS) et internationaux (Enroll-HD, European HD Network, ERN-RND, RHLF) pour déployer ses innovations à grande échelle et favoriser leur adoption en pratique clinique.

Mots clés :

Cognition · Langage · Analyse de la voix · Intelligence artificielle · Imagerie cérébrale · Multimodalité · Biomarqueurs · Maladies neurocognitives · Huntington · Parkinson · AVC · Trajectoires cognitives · Interventions thérapeutiques · Suivi à distance · Transfert technologique · Essais cliniques

Publications récentes

Le Moine C, Fraisse S, Lunven M, Fabre A, Youssov K, Morgado G, Titeux H, Le Ludec T, Goizet C, Fougeron C, Massart R, Bachoud-Lévi AC. A deep learning model for speech-based prediction of clinical scores in people with Huntington’s disease: a longitudinal study with cross-sectional replication.
Lancet Digital health. In press

Gil-Salcedo A, Massart R, Youssov K, Morgado G, Bachoud-Lévi AC. Profiles of patients at early stages of Huntington's disease based on routine biological markers and disease progression.

Journal of Neurology. 2026;273(4):249. doi:10.1007/s00415-026-13717-0

Gil-Salcedo A, Lunven M, Jacquemot C, Massart R, Bachoud-Lévi AC. Specific contribution of cognitive and motor impairments with functional capacity and dependence in Huntington's disease.

Journal of Neurology. 2025;272(3):224. doi:10.1007/s00415-025-12982-9

Devos D, Rascol O, Meissner WG, Foubert-Samier A, Lewis S, Tranchant C, Anheim M, Maltête D, Remy P, Eggert K, Pape H, Geny C, Couratier P, Carroll C, Sheridan R, Burn D, Pavese N, Raw J, Berg D, Suchowersky O, Kalia LV, Evans A, Drapier S, Danaila T, Schnitzler A, Corvol JC, Defer G, Toiber Temin N, Fradette C, Tricta F, Moreau C. Therapeutic modalities of deferiprone in Parkinson's disease: SKY and EMBARK studies.

Journal of Parkinson's Disease. 2025;15(1):72–86. doi:10.1177/1877718X241300295

Chenain L, Riad R, Fraisse N, Jubin C, Morgado G, Youssov K, Lunven M, Bachoud-Lévi AC. Graph methods to infer spatial disturbances: Application to Huntington's disease speech.

Cortex. 2024;176:144–160. doi:10.1016/j.cortex.2024.04.014

Meissner WG, Remy P, Giordana C, Maltête D, Derkinderen P, Houéto JL, Anheim M, Benatru I, Boraud T, Brefel-Courbon C, Carrière N, Catala H, Colin O, Corvol JC, Damier P, Dellapina E, Devos D, Drapier S, Fabbri M, Ferrier V, Foubert-Samier A, Frismand-Kryloff S, Georget A, Germain C, Grimaldi S, Hardy C, Hopes L, Krystkowiak P, Laurens B, Lefaucheur R, Mariani LL, Marques A, Marse C, Ory-Magne F, Rigalleau V, Salhi H, Saubion A, Stott SRW, Thalamas C, Thiriez C, Tir M, Wyse RK, Benard A, Rascol O; LIXIPARK Study Group. Trial of Lixisenatide in Early Parkinson's Disease.

New England Journal of Medicine. 2024;390(13):1176–1185. doi:10.1056/NEJMoa2312323

Lunven M, Hernandez Dominguez K, Youssov K, Hamet Bagnou J, Fliss R, Vandendriessche H, Bapst B, Morgado G, Remy P, Schubert R, Reilmann R, Busse M, Craufurd D, Massart R, Rosser A, Bachoud-Lévi AC. A new approach to digitized cognitive monitoring: validity of the SelfCog in Huntington's disease.

Brain Communications. 2023;5(2):fcad071. doi:10.1093/braincomms/fcad071

Lemercier P, Cléret de Langavant L, Hamet Bagnou J, Youssov K, Lemoine L, Audureau E, Massart R, Bachoud-Lévi AC. Self-Reported Social Relationship Capacities Predict Motor, Functional and Cognitive Decline in Huntington's Disease.

Journal of Personalized Medicine. 2022;12(2):174. doi:10.3390/jpm12020174

Nguyen QTR, Ortigoza Escobar JD, Burgunder JM, Mariotti C, Saft C, Hjermind LE, Youssov K, Landwehrmeyer GB, Bachoud-Lévi AC. Combining Literature Review With a Ground Truth Approach for Diagnosing Huntington's Disease Phenocopy.

Frontiers in Neurology. 2022;13:817753. doi:10.3389/fneur.2022.817753

Bachoud-Lévi AC, Massart R, Rosser A. Cell therapy in Huntington's disease: Taking stock of past studies to move the field forward.

Stem Cells. 2021;39(2):144–155. doi:10.1002/stem.3300

Bachoud-Lévi AC, Ferreira J, Massart R, Youssov K, Rosser A, Busse M, Craufurd D, Reilmann R, De Michele G, Rae D, Squitieri F, Seppi K, Perrine C, Scherer-Gagou C, Audrey O, Verny C, Burgunder JM. International Guidelines for the Treatment of Huntington's Disease.

Front Neurol. 2019 Jul 3;10:710. doi: 10.3389/fneur.2019.00710. eCollection 2019.