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Un essai national initié par UT Southwestern en 2011 pour mieux comprendre les troubles de l’humeur a produit ce que les scientifiques appellent la découverte phare du projet: un ordinateur capable de prédire avec précision si un antidépresseur fonctionnera en fonction de l’activité cérébrale d’un patient.

La nouvelle recherche est la plus récente parmi plusieurs études de l’essai qui montrent de manière cumulative comment des stratégies de haute technologie peuvent aider les médecins à diagnostiquer et à prescrire objectivement des traitements contre la dépression. Bien que la mise en œuvre de ces approches prendra du temps, les chercheurs prédisent que des outils tels que l’IA, l’imagerie cérébrale et les tests sanguins révolutionneront le domaine de la psychiatrie dans les années à venir.

« Ces études ont été un plus grand succès que n’importe qui de notre équipe aurait pu l’imaginer », explique Madhukar Trivedi, MD., un psychiatre du sud-ouest de l’UT qui a supervisé l’essai multi-sites impliquant Stanford, Harvard et d’autres institutions. « Nous avons fourni des données abondantes pour montrer que nous pouvons dépasser le jeu de devinettes consistant à choisir des traitements contre la dépression et modifier l’état d’esprit quant à la façon dont la maladie doit être diagnostiquée et traitée. »

Prédictions basées sur l’EEG

L’étude publiée dans Nature Biotechnology a inclus plus de 300 participants souffrant de dépression qui ont été choisis au hasard pour recevoir un placebo ou un ISRS (inhibiteur sélectif de la recapture de la sérotonine), la classe d’antidépresseurs la plus courante. Les chercheurs ont utilisé un électroencéphalogramme, ou EEG, pour mesurer l’activité électrique dans le cortex des participants avant de commencer le traitement. L’équipe a ensuite développé un algorithme d’apprentissage automatique pour analyser et utiliser les données EEG afin de prédire quels patients bénéficieraient du médicament dans les deux mois.

Non seulement l’IA a-t-elle prédit avec précision les résultats, mais d’autres recherches ont suggéré que les patients qui doutaient de répondre à un antidépresseur étaient susceptibles de s’améliorer avec d’autres interventions telles que la psychothérapie ou la stimulation cérébrale.

Les résultats ont été validés dans trois groupes de patients supplémentaires.

« Cette étude reprend des recherches antérieures, montrant que nous pouvons prédire à qui profite un antidépresseur, et l’amener au point d’utilité pratique », explique Amit Etkin, MD, Ph.D., un professeur de psychiatrie de l’Université de Stanford qui a travaillé avec Trivedi pour développer l’algorithme.

L’une des prochaines étapes, selon les chercheurs, consiste à développer une interface d’IA qui peut être largement intégrée aux EEG à travers le pays, ainsi qu’à demander l’approbation de la Food and Drug Administration des États-Unis.

Signatures de dépression

Les données de l’étude proviennent de l’essai EMBARC de 16 semaines, que Trivedi a initié sur quatre sites américains pour établir des stratégies objectives basées sur la biologie pour remédier aux troubles de l’humeur.

Le projet a évalué des patients atteints de trouble dépressif majeur grâce à une imagerie cérébrale et à divers tests d’ADN, de sang et autres. Son objectif était de répondre à une constatation troublante d’une autre étude qu’il a dirigée (STAR * D) selon laquelle jusqu’à deux tiers des patients ne répondent pas adéquatement à leur premier antidépresseur.

« Nous sommes entrés dans cette réflexion: « Ne serait-il pas préférable d’identifier au début du traitement quels traitements seraient les meilleurs pour quels patients? » Explique Trivedi.

Des études antérieures de l’EMBARC ont identifié divers tests prédictifs, y compris l’utilisation de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour examiner l’activité cérébrale à la fois à l’état de repos et pendant le traitement des émotions. L’EEG sera probablement l’outil le plus couramment utilisé, dit Trivedi, car il est moins coûteux et – dans la plupart des cas – sera également ou plus efficace.

Cependant, un test sanguin ou une IRM peut être nécessaire pour certains patients si la dépression se manifeste d’une manière différente. « Il existe de nombreuses signatures de dépression dans le corps », explique Trivedi. « Avoir tous ces tests disponibles améliorera les chances de choisir le bon traitement la première fois. »

Problème croissant

Selon les données de la National Health and Nutrition Examination Survey, la consommation d’antidépresseurs aux États-Unis a augmenté de près de 65% en une décennie et demie – de 7,7% en 1999-2002 à 12,7% en 2011-2014. Trivedi dit que l’utilisation accrue de médicaments rend plus essentiel de mieux comprendre les fondements de la dépression et de s’assurer que les patients se voient prescrire un traitement efficace.

Alors que son équipe continue d’évaluer les données de l’essai EMBARC, Trivedi a lancé d’autres grands projets de recherche pour aider à améliorer le taux de rémission de la dépression. Parmi eux, D2K, une étude qui va inscrire 2 500 patients souffrant de dépression et de troubles bipolaires et les suivre pendant 20 ans. De plus, RAD est une étude de 10 ans menée auprès de 2 500 participants (âgés de 10 à 24 ans) qui révélera des facteurs permettant de réduire le risque de développer des troubles de l’humeur ou de l’anxiété.

En utilisant certains de ces inscrits, l’équipe de recherche de Trivedi étudiera les résultats de plusieurs autres tests pour évaluer les signatures biologiques des patients afin de déterminer le traitement le plus efficace.

« Cela peut être dévastateur pour un patient lorsqu’un antidépresseur ne fonctionne pas », explique Trivedi. « Nos recherches montrent qu’ils n’ont plus à supporter le douloureux processus d’essais et d’erreurs. »