Utiliser l'IA pour mieux diagnostiquer les troubles et cibler le traitement médicamenteux
De nouvelles recherches suggèrent que l'apprentissage automatique peut améliorer le diagnostic de troubles de santé mentale complexes et faciliter le choix d'une thérapie pharmacologique.
Les experts se félicitent de cette nouvelle découverte, car les troubles de l'humeur comme le trouble dépressif majeur (TDM) et le trouble bipolaire sont souvent complexes et difficiles à diagnostiquer. De plus, ce défi diagnostique est souvent le plus important chez les jeunes lorsque la maladie ne fait que se développer. L'incertitude quant au diagnostic peut rendre les décisions concernant les médicaments difficiles.
Dans une étude menée en collaboration par le Lawson Health Research Institute du Canada, le Mind Research Network au Nouveau-Mexique et le Brainnetome Center de l'Académie chinoise des sciences, les chercheurs ont développé un algorithme d'intelligence artificielle (IA) qui analyse les scintigraphies cérébrales pour mieux classer la maladie chez les patients atteints d'un trouble de l'humeur complexe et aident à prédire leur réponse aux médicaments.
L'étude a inclus 78 patients adultes émergents des programmes de santé mentale du London Health Sciences Centre (LHSC), principalement du First Episode Mood and Anxiety Program (FEMAP).
La première partie de l'étude portait sur 66 patients qui avaient déjà terminé le traitement pour un diagnostic clair de TDM ou de type bipolaire I (bipolaire I). Le bipolaire I est une forme de trouble bipolaire qui comporte des épisodes maniaques complets.
Les chercheurs ont également suivi 33 autres participants à la recherche sans antécédents de maladie mentale. Chaque personne a participé à un balayage pour examiner différents réseaux cérébraux à l’aide des capacités d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) de Lawson au St. Joseph’s Health Care London.
L'équipe de recherche a analysé et comparé les scans de ceux atteints de TDM, de bipolaire I et d'aucun antécédent de maladie mentale, et a constaté que les trois groupes différaient dans des réseaux cérébraux particuliers.
Des différences ont été notées dans la zone cérébrale appelée réseau en mode par défaut - un ensemble de régions considérées comme importantes pour l'autoréflexion - ainsi que dans le thalamus, une «passerelle» qui relie plusieurs régions corticales et aide à contrôler l'excitation et la vigilance.
Les données ont été utilisées par les chercheurs pour développer un algorithme d'IA qui utilise l'apprentissage automatique pour examiner les scans IRMf afin de classer si un patient est atteint de TDM ou bipolaire I.Lorsqu'il est testé contre les participants à la recherche avec un diagnostic connu, l'algorithme a correctement classé leur maladie avec 92,4 par cent précision.
L'équipe de recherche a ensuite réalisé une imagerie avec 12 participants supplémentaires souffrant de troubles de l'humeur complexes pour lesquels le diagnostic n'était pas clair. Ils ont utilisé l'algorithme pour étudier la fonction cérébrale d'un participant afin de prédire son diagnostic et, plus important encore, ont examiné la réponse du participant aux médicaments.
«Les antidépresseurs sont la thérapie pharmaceutique de référence pour le TDM, tandis que les stabilisateurs de l'humeur sont la norme de référence pour le bipolaire I», a déclaré le Dr Elizabeth Osuch, clinicien-scientifique chez Lawson, directeur médical de la FEMAP et co-chercheur principal de l'étude.
«Mais il devient difficile de prédire quel médicament fonctionnera chez les patients souffrant de troubles de l'humeur complexes lorsqu'un diagnostic n'est pas clair. Répondront-ils mieux à un antidépresseur ou à un stabilisateur de l'humeur? »
L'équipe de recherche a émis l'hypothèse que les participants classés par l'algorithme comme ayant un TDM répondraient aux antidépresseurs tandis que ceux classés comme bipolaires répondraient aux stabilisateurs de l'humeur. Lors des tests sur les patients complexes, 11 sur 12 ont répondu au médicament prédit par l'algorithme.
«Cette étude franchit une étape majeure dans la recherche d'un biomarqueur de la réponse médicamenteuse chez les adultes émergents souffrant de troubles de l'humeur complexes», a déclaré Osuch. «Cela suggère également que nous pourrions un jour avoir une mesure objective de la maladie psychiatrique grâce à l'imagerie cérébrale qui rendrait le diagnostic plus rapide, plus efficace et plus cohérent parmi les fournisseurs de soins de santé.
Les psychiatres établissent actuellement un diagnostic basé sur les antécédents et le comportement d'un patient. Les décisions de médication sont basées sur ce diagnostic. «Cela peut être difficile avec des troubles de l'humeur complexes et au début d'une maladie lorsque les symptômes peuvent être moins bien définis», a déclaré Osuch.
«Les patients peuvent également avoir plus d'un diagnostic, comme une combinaison d'un trouble de l'humeur et d'un trouble de toxicomanie, ce qui complique encore le diagnostic. Avoir un test ou une procédure biologique pour identifier à quelle classe de médicaments un patient répondra ferait progresser considérablement le domaine de la psychiatrie. »
Source: Institut de recherche en santé Lawson
