La maladie d'Alzheimer (MA) représente près des deux tiers des cas de démence dans le monde et résulte à la fois de causes familiales et non familiales. Cette étude présente un cadre mathématique tenant compte des mutations qui relie les changements au niveau moléculaire à la pathologie cérébrale à grande échelle. Le modèle intègre la cinétique d'agrégation dépendante des mutations, la diffusion du réseau cérébral basée sur le connectome de référence de Budapest et la variabilité biochimique stochastique. Des simulations reproduisent des schémas réalistes d'accumulation d'amyloïde et démontrent comment des mutations spécifiques accélèrent l'accumulation de protéines toxiques et influencent la propagation spatiale de la maladie. La composante stochastique explique la variabilité de l'apparition de la maladie d'un individu à l'autre, tandis que l'analyse de sensibilité identifie la clairance et la fragmentation comme régulateurs clés de la progression. Les paramètres du modèle sont calibrés à l'aide des données biomarqueurs de l'ADNI, et le cadre unifié fournit une vue multiscalaire interprétable de la manière dont de petites différences moléculaires peuvent entraîner une progression hétérogène de la MA.