ANTIDÉPRESSEUR : Prédire à 90% son efficacité par IRM – Brain

L'examen du cerveau par imagerie avant la mise sous antidépresseur peut permettre de prédire la réponse au traitement, révèle cette étude de l'Université de l'Illinois à Chicago. Des conclusions présentées dans le journal Brain issus de scanners IRMf de patients atteints de trouble dépressif majeur qui confirment une précision à 90% de la prédiction de la réponse au traitement

Plusieurs études ont utilisé l'IRMf pour identifier des zones du cerveau hyperactives ou sous-actives chez les patients présentant un trouble dépressif majeur. Cette nouvelle recherche suggère que les patients qui présentent le plus d'activité dans 2 réseaux cérébraux en cas d'erreur lors de l'exécution d'une tâche cognitive s'avèrent, selon cette étude, moins susceptibles de répondre aux médicaments antidépresseurs. Deux réseaux spécifiques sont concernés par ce surcroît d'activité, le réseau de détection d'erreur - qui s'engage lorsque que le cerveau réalise une erreur - et le réseau de traitement d'interférences -qui s'active lors de la sélection des informations sur lesquelles se concentrer pour la prise de décision. La multiplication des communications entre ces 2 réseaux semble refléter une propension à ruminer sur des événements négatifs, tels que l'erreur, ou traduire un déficit dans le contrôle émotionnel face à l'erreur. Dans ce contexte, les médicaments antidépresseurs se révèlent moins efficaces pour aider les patients.

Ici, les chercheurs ont examiné les modèles d'activation cérébrale chez 36 participants atteints de dépression majeure, invités à effectuer une tâche de contrôle cognitif. Puis ces patients ont été répartis pour recevoir l'un des 2 antidépresseurs : l'escitalopram (Effexor, un inhibiteur sélectif de la recapture de la sérotonine, 22 participants) ou la duloxétine (Cymbalta, un inhibiteur de réabsorption de sérotonine-norépinéphrine, 14 participants). Les patients ont été suivis pendant et après 10 semaines de traitement antidépresseur. Les participants ont renseigné par questionnaire et lors d'entretiens l'efficacité du traitement sur leurs symptômes. Les chercheurs constatent que l'activité cérébrale en cas d'erreurs sur une tâche cognitive est corrélée avec la réponse au traitement. Les patients dont l'activité cérébrale est plus forte dans le réseau de détection d'erreurs ou le réseau de traitement d'interférences sont moins susceptibles de bénéficier d'une réduction de leurs symptômes avec les médicaments.

Le modèle permet de prédire avec un très haut degré de précision, soit 90% si les patients vont répondre de manière satisfaisante au traitement.

Un besoin considérable de pouvoir anticiper le " bon " traitement : le besoin est énorme, non seulement en regard de la prévalence de la dépression mais aussi parce qu'identifier la bonne thérapie peut prendre des mois. Les médicaments utilisés vont mettre 8 à 12 semaines pour avoir un impact notable sur l'humeur et d'autres symptômes, les patients peuvent ne pas répondre au premier traitement prescrit ou souffrir d'effets secondaires. Ainsi, être en mesure de prédire la réponse au traitement peut réduire le délai de récupération et mais aussi les dépenses de santé, souligne l'auteur principal, le Dr Scott Langenecker, professeur agrégé de psychologie et de psychiatrie à l'UIC.

24 January 2017 DOI: 10.1093/brain/aww326 Multidimensional prediction of treatment response to antidepressants with cognitive control and functional MRI

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