Des équipes de chercheurs commencent à se pencher sur la condition, dont la prévalence semble en augmentation : la rumination cérébrale caractérisée par des pensées répétitives, sur nos erreurs passées, nos regrets ou encore des difficultés non résolues peut entraîner des effets néfastes sur notre santé mentale, mais aussi sur certains facteurs de mode de vie, dont le sommeil, voire notre « fonctionnement » au quotidien. Cette équipe de neurologues et de psychologues de l'Institute for Basic Science (Corée du Sud) prend cette condition très au sérieux et vient de développer un marqueur prédictif basé sur l'IRMf. Ces nouvelles données, publiées dans la revue Nature Communications, vont permettre une meilleure détection et donc une prise en charge plus rapide des patients plus sévèrement touchés par ces conditions.
Prédire la rumination en fonction de la connectivité cérébrale :
la rumination, facteur de risque majeur de dépression : l’objectif de l’équipe était d’identifier ou de « développer » un marqueur prédictif, basé sur l'imagerie (IRMf) de rumination, applicable à la fois aux personnes en bonne santé et à différents groupes de patients. L’équipe rappelle que ce schéma de pensée négative persistante, peut avoir des effets sévères sur la santé mentale, induisant des troubles anxieux et la dépression.
Identifier une signature neuronale de la rumination
L’étude : l’équipe de scientifiques dirigée par le Dr Kim Jungwoo du Center for Neuroscience Imaging Research (CNIR) de l'Institute for Basic Science (IBS), en collaboration avec des collègues de l'Université d'Arizona et du Dartmouth College, utilise ici la puissance de l'apprentissage automatique pour développer cette signature prédictive et diagnostique. Les chercheurs s’appuient sur de précédentes recherches ayant lié un réseau de régions cérébrales appelé le « réseau du mode par défaut » (DMN) à la rumination. Cependant, il n’était pas certain que cette région spécifique soit responsable des différences individuelles de rumination. L'équipe a donc émis l'hypothèse que la variance de la connectivité dynamique, qui mesure la stabilité des interactions entre les différentes régions du cerveau dans le temps, pourrait être associée à la rumination.
Via l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) permettant de mesurer l'activité cérébrale chez des participants en bonne santé au repos, en mesurant la variance de la connectivité dynamique entre chaque zone et dans tout le cerveau, les chercheurs ont pu développer des modèles d'apprentissage automatique permettant de rapprocher les scores de rumination des données IRMf.
- Un modèle basé sur le cortex préfrontal médial dorsal (dmPFC) permet finalement de prédire les scores de rumination chez les participants en bonne santé ;
- la connectivité dynamique entre le le cortex préfrontal médial dorsal et le gyrus frontal inférieur, ainsi que le cervelet, apparaît particulièrement importante pour prédire la rumination ;
- prises ensemble, ces données mettent en évidence l'importance cortex préfrontal médial dorsal dans la rumination et la dépression- ce qui vient confirmer d’ailleurs les conclusions de précédentes études sur la dépression ;
- le modèle réussit d’ailleurs à prédire les scores de dépression chez les patients réels atteints de trouble dépressif majeur (TDM).
Ce modèle très prometteur à la fois en tant qu’outil de détection de la dépression et de la rumination, apporte aussi, à l’évidence la lumière
sur la base neurale de la rumination, proche de celle la dépression.
L’un des auteurs principaux, le professeur Woo Choong-Wan, commente : « les schémas dynamiques influencent notre humeur et nos états émotionnels. La rumination est l'un des schémas de pensée les plus importants, et cette étude montre que la tendance à ruminer pourrait être décodée à partir de la connectivité cérébrale telle que mesurée avec l'IRMf. Nos travaux illustrent également le potentiel de la neuroimagerie pour surveiller et gérer la santé mentale ».
Détecter plus précocement va permettre la mise en œuvre d’interventions plus efficaces et à de meilleurs résultats pour les personnes souffrant de dépression et de rumination.
Source: Nature Communications 15 June, 2023 DOI: 10.1038/s41467-023-39142-9 A dorsomedial prefrontal cortex-based dynamic functional connectivity model of rumination
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