Pour les patients à la recherche d'un soulagement de la dépression, un traitement efficace peut prendre des mois.
Mais les modèles d'ondes cérébrales pourraient potentiellement aider à prédire comment les patients individuels réagiraient à un antidépresseur avant même le début du traitement, selon une nouvelle étude publiée le 10 février dans la revue Nature Biotechnology.
L'étude aborde l'un des défis fondamentaux de la psychiatrie: un manque de tests qui peuvent aider les médecins à décider des meilleures options de traitement pour les patients souffrant de dépression, a déclaré le co-auteur de l'étude, le Dr Madhukar Trivedi, professeur de psychiatrie à l'UT Southwestern Medical Center à Dallas. Au lieu de cela, a déclaré Trivedi, les fournisseurs s'appuient sur un processus d'essais et d'erreurs dans lequel les patients essaient des médicaments sur des cycles de six à huit semaines. Cette méthode imprécise contribue à une perception générale que les antidépresseurs sont inefficaces, a ajouté le Dr Amit Etkin, co-auteur de l'étude et professeur de psychiatrie à l'Université de Stanford.
Mais un prédicteur précis du traitement idéal d'une personne pourrait éliminer beaucoup de conjectures de l'équation - et sauver des patients des mois de frustration, a déclaré Katie Burkhouse, professeur adjoint de psychiatrie à l'Université de l'Illinois à Chicago qui n'était pas impliquée dans l'étude. .
La nouvelle étude est "une première étape importante" pour atteindre cet objectif, a déclaré Burkhouse à Live Science.
Pour l'étude, les chercheurs ont recueilli des lectures d'ondes cérébrales auprès de plus de 300 patients qui avaient reçu un diagnostic de dépression. Les lectures ont été prises avec l'électroencéphalographie (EEG), une méthode non invasive qui consiste à fixer des électrodes sur le cuir chevelu des patients. Les patients ont ensuite été assignés au hasard pour recevoir soit un placebo, soit l'antidépresseur sertraline (commercialement connu sous le nom de Zoloft).
Ensuite, sur la base des données EEG, les chercheurs ont conçu un nouvel algorithme d'intelligence artificielle (IA) pour prédire les réponses des patients aux médicaments. Ils ont constaté que les patients présentant un certain schéma d'ondes cérébrales au début de l'étude étaient les plus susceptibles de répondre positivement à la sertraline après huit semaines de traitement. Les chercheurs ont ensuite appliqué leur algorithme à trois autres ensembles de données sur les patients (issus d'études antérieures) pour confirmer leurs résultats.
Les résultats "vont à l'encontre de la sagesse actuelle selon laquelle ces médicaments sont tout simplement inefficaces", a déclaré Etkin. "Ils sont en fait assez efficaces, mais seulement pour une sous-population."
Bien que les résultats de cette étude soient prometteurs, il n'est pas clair si l'IA serait faisable dans des contextes cliniques "réels", a déclaré Burkhouse.
L'étude a évalué spécifiquement la réponse des patients à la sertraline, par exemple, qui n'est qu'un des nombreux traitements possibles de la dépression. "Une prochaine étape pour l'étude serait de tester si elle est prédictive d'autres formes de traitement qui ne sont pas nécessairement basées uniquement sur les médicaments", comme la thérapie cognitive et la stimulation cérébrale, a déclaré Burkhouse.
En utilisant leur algorithme pour examiner les ensembles de données publiés précédemment, les chercheurs ont constaté que les patients qui étaient moins susceptibles de répondre aux antidépresseurs étaient plus susceptibles de répondre à la stimulation cérébrale et aux traitements de psychothérapie combinés. Pourtant, cette constatation est préliminaire et nécessite beaucoup plus de recherches pour confirmer.
Pourtant, Etkin a déclaré que la technologie pourrait être facilement adaptée pour une utilisation dans les cabinets de médecins, car l'EEG est utilisé en neurologie depuis des décennies. Les médecins pourraient être formés à une version simplifiée de l'EEG, puis ces données pourraient être téléchargées et traitées par l'algorithme. Le médecin recevrait ensuite un rapport précisant si le patient serait susceptible de répondre à certains médicaments, a ajouté Etkin.
Etkin a dit qu'il espère que les résultats aideront à inaugurer "le début de la psychiatrie de précision".
Etkin est le fondateur et PDG d'Alto Neuroscience, une startup qui vise à développer des traitements de santé mentale personnalisés. Il est actuellement en congé de Stanford pour travailler dans l'entreprise.
Note de l'éditeur: Cet article a été mis à jour le 21 février pour ajouter des informations supplémentaires sur l'utilisation de l'algorithme chez les patients qui étaient moins susceptibles de répondre aux antidépresseurs.
