Des images cérébrales de milliers de personnes à travers le monde ont été utilisées pour créer un classificateur basé sur l’apprentissage automatique qui pourrait faciliter un diagnostic précoce
L’apparition de la psychose peut être prédite avant qu’elle ne se produise, à l’aide d’un outil d’apprentissage automatique capable de classer les IRM cérébrales entre ceux qui sont en bonne santé et ceux qui risquent de souffrir d’un épisode psychotique.
Un consortium international comprenant des chercheurs de l’Université de Tokyo a utilisé le classificateur pour comparer les analyses de plus de 2 000 personnes provenant de 21 sites mondiaux. Environ la moitié des participants avaient été identifiés comme présentant un risque clinique élevé de développer une psychose.
Grâce aux données de formation, le classificateur était précis à 85 % pour différencier les personnes qui n’étaient pas à risque de celles qui ont ensuite présenté des symptômes psychotiques manifestes. En utilisant de nouvelles données, il était précis à 73 %. Cet outil pourrait être utile dans de futurs contextes cliniques car, même si la plupart des personnes souffrant de psychose se rétablissent complètement, une intervention plus précoce conduit généralement à de meilleurs résultats avec moins d’impact négatif sur la vie des personnes.
N’importe qui peut vivre un épisode psychotique, impliquant généralement des délires, des hallucinations ou des pensées désorganisées.
Il n’y a pas de cause unique, mais elle peut être déclenchée par une maladie ou une blessure, un traumatisme, la consommation de drogues ou d’alcool, des médicaments ou une prédisposition génétique. Même si elle peut être effrayante ou inquiétante, la psychose peut être soignée et la plupart des gens s’en remettent. Étant donné que l’âge le plus courant d’un premier épisode se situe à l’adolescence ou au début de l’âge adulte, lorsque le cerveau et le corps subissent de nombreux changements, il peut être difficile d’identifier les jeunes qui ont besoin d’aide.
"Au maximum, seulement 30 % des individus présentant un risque clinique élevé développent par la suite des symptômes psychotiques manifestes, tandis que les 70 % restants ne le font pas", a expliqué le professeur agrégé Shinsuke Koike de l’École supérieure des arts et des sciences de l’université. de Tokyo. "Par conséquent, les cliniciens ont besoin d’aide pour identifier ceux qui présenteront des symptômes psychotiques en utilisant non seulement des signes subcliniques, tels que des changements dans la pensée, le comportement et les émotions, mais également certains marqueurs biologiques."
Le consortium de chercheurs a travaillé à la création d’un outil d’apprentissage automatique qui utilise l’IRM cérébrale pour identifier les personnes à risque de psychose avant qu’elle ne survienne. Des études antérieures utilisant l’IRM cérébrale ont suggéré que des différences structurelles se produisaient dans le cerveau après le début de la psychose. Cependant, c’est la première fois que des différences sont identifiées dans le cerveau de personnes présentant un risque très élevé mais n’ayant pas encore souffert de psychose.
L’équipe de 21 institutions différentes dans 15 pays différents a réuni un groupe large et diversifié d’adolescents et de jeunes adultes participants. Selon Koike, l’étude des troubles psychotiques à l’aide de l’IRM peut s’avérer difficile, car les variations du développement cérébral et des appareils d’IRM rendent difficile l’obtention de résultats très précis et comparables. De plus, pour les jeunes, il peut être difficile de faire la différence entre les changements qui surviennent en raison d’un développement typique et ceux qui surviennent en raison d’une maladie mentale.
"Différents modèles d’IRM ont différents paramètres qui influencent également les résultats", a expliqué Koike. "Comme pour les caméras, divers instruments et spécifications de prise de vue créent différentes images de la même scène, en l’occurrence le cerveau du participant. Cependant, nous avons pu corriger ces différences et créer un classificateur bien adapté pour prédire l’apparition de psychose".
Les participants ont été divisés en trois groupes de personnes présentant un risque clinique élevé : celles qui ont développé plus tard une psychose ; ceux qui n’ont pas développé de psychose ; et les personnes dont le statut de suivi est incertain (1 165 personnes au total pour les trois groupes), et un quatrième groupe de témoins sains à des fins de comparaison (1 029 personnes).
À l’aide des analyses, les chercheurs ont formé un algorithme d’apprentissage automatique pour identifier des modèles dans l’anatomie cérébrale des participants. À partir de ces quatre groupes, les chercheurs ont utilisé l’algorithme pour classer les participants en deux groupes d’intérêt principaux : les témoins sains et ceux à haut risque qui ont ensuite développé des symptômes psychotiques manifestes.
Lors de la formation, l’outil était précis à 85 % pour classer les résultats, tandis que lors du test final utilisant de nouvelles données, il était précis à 73 % pour prédire quels participants présentaient un risque élevé d’apparition d’une psychose. Sur la base des résultats, l’équipe estime que fournir des IRM cérébrales aux personnes identifiées comme présentant un risque clinique élevé pourrait être utile pour prédire l’apparition future d’une psychose.
"Nous devons encore tester si le classificateur fonctionnera bien pour les nouveaux ensembles de données. Étant donné que certains des logiciels que nous utilisons sont meilleurs pour un ensemble de données fixes, nous devons créer un classificateur capable de classer de manière robuste les IRM de nouveaux sites et machines. " Un défi désormais relevé par un projet national de science du cerveau au Japon, appelé Brain/MINDS Beyond", a déclaré Koike. "Si nous parvenons à y parvenir, nous serons en mesure de créer des classificateurs plus robustes pour de nouveaux ensembles de données, qui pourront ensuite être appliqués à des contextes cliniques de routine et réels."
Les résultats suggèrent que, lorsqu’on considère le développement du cerveau des adolescents, les IRM de base pour les individus présentant un risque clinique élevé peuvent être utiles pour identifier leur pronostic. De futures études prospectives sont nécessaires pour déterminer si le classificateur pourrait être réellement utile en milieu clinique.
