jeudi 2 août 2018

L'apprentissage automatique relie les dimensions de la maladie mentale aux anomalies des réseaux cérébraux #machinelearning

Une nouvelle étude menée par le Perelman School of Medicine de l'University of Pennsylvania  publiée dans Nature Communications utilisant l'apprentissage automatique a identifié des dimensions cérébrales des troubles de santé mentale, une avancée vers des biomarqueurs indispensables pour diagnostiquer et traiter plus précisément les patients. Les chercheurs ont cartographié les anomalies des réseaux cérébraux à quatre dimensions de la psychopathologie: l’humeur, la psychose, la peur et les comportements d’extériorisation perturbateurs.

Selon les chercheurs, actuellement, la psychiatrie s'appuie uniquement sur les rapports des patients et les observations des médecins pour la prise de décision clinique, tandis que d'autres branches de la médecine ont incorporé des biomarqueurs pour faciliter le diagnostic, la détermination du pronostic et la sélection des traitements. Tandis que des études antérieures utilisant des catégories de diagnostics cliniques standard ont trouvé des anomalies cérébrales, les chercheurs rapportent que le haut niveau de diversité dans les troubles et la comorbidité entre les troubles a limité la manière dont ce type de recherche peut améliorer les soins cliniques.

Pour découvrir les réseaux cérébraux associés aux troubles psychiatriques, les chercheurs ont étudié un large échantillon d'adolescents et de jeunes adultes (999 participants âgés de 8 à 22 ans).  Les données sur le cerveau et les symptômes ont ensuite été analysées conjointement à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique appelée analyse de corrélation canonique fragmentée.Cette analyse a révélé des schémas de changements dans les réseaux cérébraux fortement liés aux symptômes psychiatriques. En particulier, les résultats ont mis en évidence quatre dimensions distinctes de la psychopathologie-humeur, de la psychose, de la peur et du comportement perturbateur,  toutes associées à un schéma distinct de connectivité anormale dans le cerveau. 

Les chercheurs ont constaté que chaque dimension guidée par le cerveau contenait des symptômes de différentes catégories de diagnostics cliniques. À titre d'exemple cité par les chercheurs, la dimension de l'humeur était composée de symptômes de trois catégories, notamment dépression (sensation de tristesse), manie (irritabilité) et trouble obsessionnel-compulsif (pensées d'automutilation récurrentes). De même, la dimension comportementale externalisante perturbatrice était principalement liée aux symptômes à la fois du trouble d’hyperactivité avec déficit de l’attention (TDAH) et du trouble d'opposition (Oppositional Defiant Disorder, ODD), mais comprenait également l’irritabilité du domaine de la dépression. Ces résultats suggèrent que lorsque les données cérébrales et symptomatiques sont prises en compte, les symptômes psychiatriques ne tombent pas dans des catégories bien établies. Plutôt, des groupes de symptômes émergent de divers domaines cliniques pour former des dimensions liées à des modèles spécifiques de connectivité anormale dans le cerveau.

Comme le rapportent les chercheurs, en plus de ces modèles cérébraux spécifiques dans chaque dimension, ils ont également constaté des anomalies communes de la connectivité cérébrale qui sont partagées entre les dimensions. Plus concrètement, une paire de réseaux cérébraux appelés réseau en mode par défaut et réseau frontal-pariétal, dont les connexions se séparent généralement lors du développement du cerveau, deviennent anormalement intégrés dans toutes les dimensions

 



 

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