Par Brain & Behavior Staff
En utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour analyser des données d’imagerie fonctionnelle, une équipe de chercheurs soutenus par la Fondation a déclaré avoir été en mesure d’identifier la présence de schizophrénie chez 78% d’un groupe de patients nouvellement diagnostiqués. L’équipe a également pu prédire, avec une précision de 82%, quels patients répondraient au traitement par la antipsychotique, la rispéridone.
C’est un pas en avant vers la recherche de biomarqueurs fiables pour aider les médecins à diagnostiquer la schizophrénie et même éventuellement à prédire la maladie avant que les symptômes n’apparaissent, selon Bo Cao, Ph.D., jeune chercheur du BBRF 2016 à l’Université de l’Alberta, au Canada. Cao était le premier auteur du papier de l’équipe, publié en juin dans Molecular Psychiatry.
Cao et ses collègues ont recueilli des images de scanner cérébral IRMf d’un groupe de patients schizophrènes qui venaient d’avoir de premiers épisodes de psychose mais qui n’avaient pas encore été traités pour cette maladie. Les analyses ont également été effectuées sur des membres de la communauté en bonne santé qui ont été recrutés comme témoins. L’équipe a utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique (procédures basées sur les mathématiques) pour analyser les images et évaluer les connexions entre une partie du cerveau appelée cortex temporal supérieur (STC) et d’autres zones corticales. Le STC participe à la perception du son et à l’intégration de l’information sensorielle.
Les résultats suggèrent que dans les premiers stades de la schizophrénie, le partage d’informations entre le CTS et d’autres parties du cortex est réduit, par rapport aux niveaux observés chez les personnes non atteintes de la maladie. Étant donné que les antipsychotiques peuvent entraîner des modifications du cerveau au fil du temps, l’équipe a recruté intentionnellement des patients qui n’avaient pas encore reçu de tels médicaments, afin d’éviter les effets de confusion potentiels de ces médicaments. Le résultat est intrigant pour sa suggestion que la connectivité STC pourrait être un biomarqueur utile du risque de maladie précoce et de psychose.
Cao a souligné l’importance d’essayer de diagnostiquer et de traiter le plus tôt possible des maladies mentales graves telles que la schizophrénie. L’équipe a déclaré que les résultats devaient maintenant être validés avec des échantillons de patients plus importants, mais ont suggéré que l’étude représente une étape importante dans la mise au point d’outils traductionnels permettant l’identification du diagnostic précoce, ainsi que des approches de traitement personnalisées pour le traitement initial dans la schizophrénie au premier épisode.
Le membre principal de l’équipe était Xiang Yang Zhang, MD, Ph.D., chercheur indépendant de la BBRF pour 2013, actuellement à l’Institut de psychologie de l’Académie chinoise des sciences. Parmi les autres membres, on retrouve Raymond Y. Cho, MD, chercheur au Baylor College of Medicine, chercheur indépendant de la BBRF en 2015, et Young Investigator 2005 et 2003, et le chercheur Jair Soares, chercheur au Centre des sciences de la santé de l’Université du Texas à Houston. ., un chercheur indépendant 2002 du BBRF et un jeune chercheur de 1999 et 1997.
