Prédire la psychose avant qu’elle ne survienne sera bientôt possible, selon cette équipe de neurologues et techniciens en imagerie de l’Université de Tokyo : ils utilisent les images cérébrales de milliers de patients dans le monde et un modèle d’apprentissage automatique qui va permettre un diagnostic précoce. Ces travaux, publiés dans la revue Molecular Psychiatry, identifient, en pratique, les régions du cerveau dans lesquelles sont observées des « particularités » chez les personnes qui vont ensuite développer une psychose.
N’importe qui peut vivre un épisode psychotique, et développer des symptômes du type délires, hallucinations ou désorganisation de la pensée. La psychose n’a pas de cause unique, mais elle peut être déclenchée par une maladie ou une blessure, un traumatisme, la consommation de substances ou de certains médicaments ou une prédisposition génétique. Si la psychose peut s’accompagner de symptômes effrayants ou troublants, elle peut être traitée et la plupart des patients « s’en remettent ». L’âge le plus courant d’un premier épisode se situe à l’adolescence ou au début de l’âge adulte, lorsque le cerveau et le corps subissent de nombreux changements, cependant il reste difficile d’identifier les jeunes qui ont besoin d’une aide.
Il serait donc très utile de pouvoir détecter l’apparition de la psychose bien avant son apparition à l’aide d’un outil d’apprentissage automatique permettant d’interpréter les IRM cérébraux.
L’étude a comparé les examens IRM de plus de 2.000 participants, suivis dans 21 sites mondiaux. Environ la moitié des participants avaient été identifiés comme présentant un risque clinique élevé de développer une psychose. Cette étude suit de précédentes recherches basées également sur l’IRM cérébrale qui avaient déjà suggéré que des différences structurelles peuvent apparaître dans le cerveau après le début de la psychose. Cependant, c’est la première fois que ces différences sont détectées chez des personnes à risque très élevé mais n’ayant pas encore développé la psychose.
- Ici, le « classificateur » par apprentissage automatique se révèle précis à 85 % pour faire la différence entre les participants exempts de risque et ceux qui vont développer des symptômes psychotiques.
L’outil semble promis à une large utilisation clinique, écrivent les auteurs, car même si la plupart des patients souffrant de psychose se rétablissent complètement, une intervention plus précoce permet de meilleurs résultats et une récupération beaucoup plus rapide. L’auteur principal, Shinsuke Koike, professeur à l’Université de Tokyo précise que
« seulement 30 % des individus cliniques à haut risque présentent plus tard des symptômes psychotiques manifestes,
tandis que les 70 % restants n’en développent pas. Identifier ceux qui vont présenter des symptômes psychotiques n’est pas toujours possible, à partir des signes subcliniques, tels que des changements dans la pensée, le comportement et les émotions, ou certains marqueurs biologiques ».
Sur la base des résultats, l’équipe considère que la fourniture d’IRM cérébrales aux personnes identifiées comme présentant un risque cliniquement élevé pourrait être utile pour prédire l’apparition future d’une psychose : « Nous devons encore tester si notre « classificateur » va fonctionner correctement sur de nouveaux ensembles de données. Nous devons également optimiser notre outil pour classer de manière robuste les IRM en provenance de nouveaux sites et de nouvelles machines, ce qui reste un défi. Ensuite, nous pourrons appliquer notre classificateur à des contextes cliniques réels et de routine ».
Source: Molecular Psychiatry 8 Feb, 2024 DOI: 10.1038/s41380-024-02426-7 Using Brain Structural Neuroimaging Measures to Predict Psychosis Onset for Individuals at Clinical High-Risk.
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