Deux dérivations DBS implantées dans le cortex cingulaire sous-calleux, avec des fibres nerveuses s’étendant dans d’autres régions du cerveau. Les signatures ou biomarqueurs de l’activité cérébrale peuvent aider les scientifiques à suivre les symptômes de la dépression et à optimiser les techniques DBS. Crédit : Laboratoire Ki Seung Choi/Mayberg, École de médecine Icahn du Mont Sinaï
Un nouveau dispositif de stimulation cérébrale profonde associé à une IA puissante pourrait améliorer le traitement de la dépression résistante au traitement.
À l’aide d’un nouveau dispositif de stimulation cérébrale profonde (DBS) capable d’enregistrer les signaux cérébraux, les chercheurs ont identifié un modèle d’activité cérébrale ou « biomarqueur » lié aux signes cliniques de guérison d’une dépression résistante au traitement. Les résultats de cette petite étude constituent une étape importante vers l’utilisation des données cérébrales pour comprendre la réponse d’un patient au traitement DBS. L’étude a été publiée dans Nature et soutenu par le Instituts nationaux de la santéc’est Recherche sur le cerveau grâce à l’avancement des neurotechnologies innovantes® Initiative, ou l’Initiative BRAIN®.
Application clinique du DBS
Bien que l’approche soit encore expérimentale, la recherche clinique montre que la DBS peut être utilisée de manière sûre et efficace pour traiter les cas de dépression dans lesquels les symptômes ne se sont pas améliorés avec les antidépresseurs, appelée dépression résistante au traitement. Les personnes recevant du DBS subissent une intervention chirurgicale pour implanter une fine électrode métallique dans des zones spécifiques du cerveau afin de délivrer des impulsions électriques qui modulent l’activité cérébrale. La manière exacte dont la DBS améliore les symptômes chez les personnes souffrant de dépression n’est pas bien comprise, ce qui a rendu difficile pour les chercheurs de suivre objectivement la réponse des patients au traitement et de s’ajuster si nécessaire.
La petite étude a porté sur 10 adultes souffrant de dépression résistante au traitement, qui ont tous suivi un traitement DBS pendant six mois. Chaque participant a reçu la même dose de stimulation pour commencer, puis les niveaux de stimulation ont été augmentés une ou deux fois. Plus tard, les chercheurs ont utilisé des outils d’intelligence artificielle (IA) pour analyser les données cérébrales collectées auprès de six patients et ont observé une signature ou un biomarqueur commun de l’activité cérébrale en corrélation avec les patients déclarant eux-mêmes ressentir des symptômes de dépression ou une stabilité lors de leur rétablissement. Chez un patient, les chercheurs ont identifié le biomarqueur et ont pu prédire rétrospectivement qu’un patient retomberait dans un épisode dépressif majeur quatre semaines avant que les entretiens cliniques ne montrent qu’il risquait de rechuter.
Affiner la thérapie DBS
« Cette étude démontre comment une nouvelle technologie et une approche basée sur les données peuvent affiner la thérapie DBS pour la dépression sévère, qui peut être débilitante », a déclaré John Ngai, Ph.D., directeur de l’Initiative BRAIN. « C’est ce type de travail collaboratif rendu possible par l’initiative BRAIN qui rapproche les thérapies prometteuses de l’utilisation clinique. »
Dans l’étude, les patients ont reçu du DBS ciblant le cortex cingulaire sous-calleux (SCC), une région du cerveau qui régule le comportement émotionnel et est impliquée dans les sentiments de tristesse. La DBS du SCC est une thérapie émergente qui peut apporter un soulagement stable et à long terme des symptômes dépressifs pendant des années. Cependant, l’utilisation de la DBS pour traiter la dépression reste un défi car le cheminement de chaque patient vers un rétablissement stable est différent. Les cliniciens doivent également s’appuyer sur des auto-évaluations subjectives issues des entretiens avec les patients et des échelles d’évaluation psychiatrique pour suivre les symptômes, qui peuvent fluctuer dans le temps. Il est donc difficile de faire la distinction entre les variations normales de l’humeur et les situations plus graves nécessitant un ajustement de la stimulation. De plus, les changements dans les symptômes en réponse au DBS peuvent prendre des semaines ou des mois, ce qui rend difficile de déterminer l’efficacité du traitement.
« Ce biomarqueur suggère que les signaux cérébraux peuvent être utilisés pour aider à comprendre la réponse d’un patient au traitement DBS et à ajuster le traitement en conséquence », a déclaré Joshua A. Gordon, MD, Ph.D., directeur de l’Institut national de santé mentale du NIH. « Ces résultats marquent une avancée majeure dans la mise en pratique d’une thérapie. »
Réponse des patients et rôle de la technologie
Les patients de l’étude ont bien répondu au traitement DBS ; après six mois, 90 % ont montré une amélioration significative des symptômes de dépression et 70 % étaient en rémission ou n’étaient plus déprimés. Ce taux de réponse élevé constituait une occasion unique de revenir en arrière et d’examiner comment le cerveau de chaque patient répondait différemment à la stimulation pendant le traitement.
Christopher Rozell, Ph.D., titulaire de la chaire Julian T. Hightower et professeur de génie électrique et informatique à Georgia Tech à Atlanta, et ses collègues ont utilisé une technique appelée intelligence artificielle explicable pour comprendre ces changements subtils dans l’activité cérébrale. L’algorithme a utilisé des données cérébrales pour distinguer les états de récupération dépressifs et stables et a pu expliquer quels changements d’activité dans le cerveau étaient les principaux moteurs de cette transition. Il est important de noter que le biomarqueur fait également la distinction entre les changements d’humeur transitoires quotidiens normaux et l’aggravation soutenue des symptômes. Cet algorithme pourrait fournir aux cliniciens un signal d’alerte précoce indiquant qu’un patient évolue vers un état hautement dépressif et nécessite un ajustement du DBS et des soins cliniques supplémentaires.
Informations complémentaires et étapes futures
« Neuf patients sur 10 participant à l’étude se sont améliorés, ce qui constitue une opportunité parfaite d’utiliser une nouvelle technologie pour suivre la trajectoire de leur rétablissement », a déclaré Helen Mayberg, MD, directrice du Nash Family Center for Advanced Circuit Therapeutics à Icahn Mount Sinai. à New York et co-auteur principal de l’étude. « Notre objectif est d’identifier un signal neurologique objectif pour aider les cliniciens à décider quand ou non effectuer un ajustement DBS. »
« Nous avons montré qu’en utilisant une procédure évolutive avec des électrodes uniques dans la même région cérébrale et une prise en charge clinique éclairée, nous pouvons améliorer l’état des patients », a déclaré le Dr Rozell, co-auteur principal de l’étude. « Cette étude nous offre également une plateforme scientifique étonnante pour comprendre les variations entre les patients, ce qui est essentiel pour traiter des troubles psychiatriques complexes comme la dépression résistante au traitement. »
Informations complémentaires et étapes futures
Ensuite, l’équipe a analysé les données des IRM cérébrales recueillies auprès des patients avant la chirurgie. Les résultats ont révélé des anomalies structurelles et fonctionnelles dans le réseau cérébral spécifique ciblé par la thérapie DBS. Des déficits plus graves de substance blanche étaient liés à des temps de récupération plus longs.
Les chercheurs ont également utilisé des outils d’IA pour analyser les changements d’expression faciale extraits de vidéos d’entretiens avec les participants. En milieu clinique, l’expression faciale d’un patient peut refléter la gravité de ses symptômes de dépression, un changement que les psychiatres détectent probablement lors des évaluations cliniques de routine. Ils ont trouvé des modèles dans les expressions individuelles des patients qui coïncidaient avec leur transition de la maladie à un rétablissement stable. Cela pourrait servir d’outil supplémentaire et de nouveau marqueur comportemental pour suivre la récupération dans le cadre de la thérapie DBS. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si l’analyse vidéo peut prédire de manière fiable les états pathologiques actuels et futurs.
Les changements d’expression faciale observés et les déficits anatomiques étaient corrélés aux états cognitifs capturés par le biomarqueur, soutenant l’utilisation de ce biomarqueur dans la gestion du traitement DBS pour la dépression.
L’équipe de recherche, comprenant les Drs. Mayberg et Rozell, ainsi que Patricio Riva-Posse, MD, de la faculté de médecine de l’université Emory à Atlanta, confirment maintenant leurs découvertes dans une deuxième cohorte de patients au mont Sinaï. Les études futures continueront d’explorer les effets antidépresseurs du DBS en utilisant un appareil de nouvelle génération pour étudier la base neuronale des changements d’humeur d’instant en instant.
Selon l’équipe de recherche, cette étude représente une avancée significative dans la thérapie DBS à un stade précoce pour divers troubles mentaux, notamment la dépression sévère, le trouble obsessionnel-compulsif, le trouble de stress post-traumatique, l’hyperphagie boulimique et le trouble lié à l’usage de substances. D’autres études DBS ont identifié des biomarqueurs cérébraux de la douleur chronique, mais l’utilisation des données cérébrales pour traiter avec succès les patients est encore en cours de développement.
Pour en savoir plus sur cette recherche :
- Des chercheurs identifient un biomarqueur crucial qui suit la guérison d’une dépression résistante aux traitements
L’étude a été soutenue par la NIH BRAIN Initiative (UH3NS103550), la National Science Foundation, la Hope for Depression Research Foundation et la chaire Julian T. Hightower de Georgia Tech.
