Une IA pourrait prédire l'efficacité d'un antidépresseur

À partir d'un simple électroencéphalogramme (EEG) et un peu d'intelligence artificielle (IA), il serait possible de déterminer si un anti-dépresseur va fonctionner et par conséquent quel traitement serait le mieux à même de soulager un patient.

24 juin 2020

Depuis longtemps, les scientifiques et les cliniciens espèrent disposer d'un moyen biologique de diagnostiquer la dépression ou de prédire quels patients bénéficieront le plus d'un traitement donné. À l'heure actuelle, les personnes traitées doivent en effet souvent subir des mois d'essais et d'erreurs pour tester différents médicaments susceptibles de les aider.

" Les méthodes de diagnostic de la dépression sont trop subjectives et imprécises pour guider les cliniciens dans l'identification rapide du bon traitement ", déplore Amit Etkin, professeur de psychiatrie à l'université de Stanford, qui vient de participer à la mise au point d'un algorithme qui pourrait changer la donne. " Chaque essai d'un antidépresseur prend souvent au moins huit semaines. C'est un problème important car pendant ce laps de temps, de nombreuses personnes trop déprimées ne savent plus fonctionner normalement et certaines courent un risque de suicide. "

Justesse

La solution pourrait venir de l'IA. Etkin et ses collègues ont suivi 309 personnes souffrant de dépression, choisies au hasard pour recevoir soit un placebo, soit la sertraline, un ISRS (inhibiteur sélectif de la recapture de la sérotonine), la classe d'antidépresseurs la plus courante. Ce médicament n'est généralement efficace que chez un tiers des personnes qui l'utilisent.

Avant de commencer le traitement, les chercheurs ont d'abord mesuré l'activité électrique (ondes alpha) dans le cortex préfrontal des participants grâce à un EEG. Ensuite, ils ont utilisé un modèle prédictif construit à partir d'un nouvel algorithme, appelé ELSER, pour scanner les enregistrements EGG qui ont suivi et ainsi comparer les données récoltées des patients ayant répondu positivement au médicament avec celles chez qui il n'a pas fonctionné.

Le système a prédit l'efficacité du traitement avec justesse. Le résultat de l'expérience a dépassé les attentes des scientifiques et a été confirmé avec trois groupes de patients supplémentaires.

Fini le jeu de devinettes

" Nous avons fourni des données nombreuses qui montrent que nous pouvons aller au-delà du jeu de devinettes pour choisir les traitements contre la dépression ", se réjouit l'autre auteur principal de l'étude, le psychiatre Madhukar Trivedi.

" Je serai surpris si cela n'est pas utilisé par les cliniciens dans les cinq prochaines années ", ajoute Amit Etkin, tout en précisant que l'IA pourrait bientôt jouer un rôle essentiel dans le choix du traitement de la dépression qui convient le mieux aux patients.

Selon les chercheurs, les prochaines étapes consistent 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. Etkin a aussi fondé une société appelée Alto Neuroscience pour développer cette technologie.