À l’EPFZ et à l’université de Zurich, des chercheurs ont réussi à identifier différents sous-types de schizophrénie à l’aide de modèles mathématiques analysant des images IRMf du cerveau actif. Cela ouvre-t-il la voie à des diagnostics plus précis et donc à des options thérapeutiques plus ciblées ?
(ag) Comment les maladies mentales peuvent-elles être diagnostiquées plus précisément à l’avenir ? Des scientifiques de l’Institut d’ingénierie biomédicale de l’EPFZ, en collaboration avec l’hôpital Charité de Berlin, ont présenté une approche qui permet de transférer l’activité cérébrale imagée de sujets dans un modèle mathématique qui indique ensuite s’il s’agit ou non d’une schizophrénie. En cas de résultat positif, une différenciation supplémentaire en sous-groupes est effectuée. Concrètement, le modèle “simple” selon les chercheurs calcule la force du couplage entre trois régions cérébrales sélectionnées. Il vérifie l’intensité de la communication entre ces domaines et permet ainsi de tirer des conclusions sur la gravité et la nature de la maladie des patients schizophrènes.
Étude sur 83 sujets
Le modèle a déjà été testé sur 41 patients atteints de schizophrénie et 42 participants en bonne santé. Ils devaient regarder et mémoriser des images (la mémoire de travail est souvent altérée chez les schizophrènes) pendant que leur activité cérébrale était enregistrée. La force de couplage des trois aires cérébrales différait nettement non seulement entre le groupe de patients et le groupe de contrôle, mais également au sein du groupe de schizophrènes lui-même. Il en est ressorti trois sous-groupes présentant des schémas d’activité cérébrale différents qui, lorsqu’ils étaient comparés aux symptômes cliniques, correspondaient à la gravité de la schizophrénie ou la représentaient.
Bien entendu, selon les chercheurs, ce modèle, bien qu’encourageant, est loin d’être prêt à être utilisé dans la pratique. Il serait notamment intéressant d’étudier des patients non traités sur une longue période afin de vérifier si le modèle permet de confirmer les prévisions d’évolution de la maladie.
Source : Communiqué de presse du 7 janvier 2014, Schaffner M : Détecter la schizophrénie grâce à des modèles mathématiques. ETH Life 7 janvier 2014.
Littérature :
- Brodersen KH, et al : Dissecting psychiatric spectrum disorders by generative embedding. NeuroImage : Clinical 2014 ; 4 : 98-111. doi:10.1016/j.nicl.2013.11.002.
InFo NEUROLOGIE & PSYCHIATRIE 2014 ; 12(3) : 38
