L’activité cérébrale aiderait à prédire le succès de la CBT dans la dépression

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On dit parfois de la dépression que c’est une maladie silencieuse, car ces symptômes sont difficiles à cerner et les personnes dépressives semblent être en bonne santé. Mais cette maladie mentale est en progression un peu partout dans le monde.

Prédire le succès de la CBT dans la dépression

Par exemple en France près d’une personne sur cinq a souffert ou souffrira d’une dépression au cours de sa vie et au Québec c’est un peu moins d’une personne sur 10. Il est donc essentiel de développer des moyens de l’identifier dès le début des premiers symptômes pour qu’un traitement soit appliqué rapidement, notamment une thérapie cognitivo-comportementale (CBT).

Dans une nouvelle étude, dirigée par l’Université de Glasgow et publiée dans Science Advances, des scientifiques ont montré que l’activité cérébrale enregistrée en utilisant l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pourrait aider à prédire la réponse à la CBT (Cognitive Behavioural Therapy ) dans la dépression avant le début du traitement. Ces progrès pourraient aider les patients à recevoir le traitement le plus approprié pour la dépression en temps opportun.

La dépression touche plus de 300 millions de personnes dans le monde et, si la thérapie cognitivo-comportementale peut être un traitement efficace de la dépression, elle ne fonctionne pas pour tout le monde. Environ 45% seulement des patients en bénéficient.

À l’heure actuelle, il n’est pas possible de dire à l’avance qui bénéficiera de la CBT et qui ne le sera pas. Au lieu de cela, les médecins doivent s’appuyer sur une approche par essais et erreurs, ce qui alourdit le système de soins de santé et empêche certains patients, pour lesquels la CBT ne fonctionne pas, afin d’obtenir un traitement alternatif en temps voulu.

Évaluer la pertinence d’une CBT

Les chercheurs ont recruté des patients souffrant de dépression, qui avaient recours à la CBT par le biais de l’initiative personnelle sur internet – la première ligne de traitement recommandé au Royaume-Uni pour la dépression légère à modérée. Avant de commencer le traitement, les participants ont réalisé une tâche d’apprentissage du renforcement, au cours de laquelle ils ont choisi deux options pour chaque essai et devaient déterminer quelle option était la plus enrichissante sur la base des informations en retour.

L’activité cérébrale a été enregistrée à l’aide d’IRMf pendant que les sujets effectuaient la tâche à l’intérieur d’un scanneur IRM. Les chercheurs ont ensuite ajusté les modèles mathématiques au comportement de choix observé et utilisé le modèle le mieux adapté pour analyser les données IRMf. Fait important, plutôt que de se concentrer uniquement sur les différences de groupe entre les répondeurs et les non-répondeurs à la CBT, les auteurs ont cherché à savoir si l’activité cérébrale des sujets individuels pouvait prédire la réponse à la CBT.

Le Dr Filippo Queirazza, auteur principal du document de l’Institut des neurosciences et de la psychologie de l’Université de Glasgow, a déclaré: «jusqu’à présent, la plupart des études IRMf ayant recherché une signature cérébrale de la réponse au traitement dans la dépression ont fait état des différences moyennes entre les répondants et les non-répondeurs et a ensuite supposé que ces différences se généralisaient à chaque individu mais que cela n’était peut-être pas le cas. Dans notre étude, nous montrons que l’activité IRMf classifie la réponse à la CBT au niveau individuel, avec environ 80% de la puissance prédictive.

Des informations pour le développement de médicaments

Le Dr Marios Philiastides, l’auteur principal du document, a déclaré: «nous modélisons explicitement les mécanismes de la réponse au traitement pour découvrir l’activité cérébrale qui prédit la réponse à la CBT. Bien que cette approche puisse potentiellement améliorer le pouvoir prédictif des biomarqueurs d’imagerie, elle peut également fournir des informations importantes sur de nouvelles cibles pour le développement de médicaments. »

Source : University of Glasgow
Crédit photo : Pixabay

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