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Le Cercle Psy : Un algorithme pour mieux traiter la schizophrénie

le 8 décembre 2016

[Le Cercle Psy] Un tiers des patients touchés par la schizophrénie ne répondent pas au traitement de première ligne, mais au deuxième, voire au troisième, et pendant cette période de tâtonnement, leur état se dégrade, la maladie s’aggrave.

La faute à la difficulté de poser parfois le diagnostic et de différencier à coup sûr une schizophrénie classique d’un syndrome schizo-affectif qui ne nécessite pas le même traitement (le patient s’inscrivant alors davantage dans un continuum de symptômes qu’il ne répond à une classification pathologique étanche). La faute aussi aux réponses de chacun aux traitements. Et puis, à maladie égale, un même médicament ne donne pas toujours le même résultat.

Pour plus d’efficacité thérapeutique, des chercheurs tentent d’identifier, depuis plusieurs années, des biomarqueurs qui constitueraient des indicateurs de la maladie et de la réponse aux traitements possibles. Peu de résultats garantis à ce jour du côté de l’imagerie cérébrale, trop de contraintes pour analyser le liquide céphalorachidien par ponction lombaire. Mais une simple prise de sang – rapide, économique et peu douloureuse – pourrait mettre à jour ces fameux biomarqueurs. C’est le pari qu’ont fait le Pr Nicolas Glaichenhaus de l’Université Nice-Sophia Antipolis et son équipe mixte INSERM-CNRS, en croisant les domaines de la psychiatrie et de l’immunologie. « Nous sommes partis du constat que certains dysfonctionnements du système immunitaire, et notamment la production anormale de cytokines inflammatoires, favorisaient l’apparition de maladies psychiatriques , explique-t-il. Nous avons donc mesuré la concentration de ces cytokines dans le sang de plusieurs centaines de patients schizophrènes  ». Avec l'aide de deux mathématiciens de l’équipe, Michel Barlaud et Lionel Fillatre, Nicolas Glaichenhaus a utilisé une méthode de classification statistique supervisée, appelée aussi « machine learning  », pour analyser ces données biologiques et les croiser avec les observations cliniques des psychiatres. Cela a permis de mettre au point un algorithme pour prédire à près de 80%, sur la base d'une simple analyse de sang, la réponse d’un patient à un antipsychotique de première ligne. Ce qui permet de proposer sans attendre aux non répondeurs un médicament plus adapté.

A quand son application à la médecine de ville ? D’autres investigations sont à mener pour vérifier la validité de l’algorithme et améliorer celui-ci en étudiant d'autres cytokines, et surtout en collectant des prélèvements d'un nombre plus important de patients. Mais cette recherche coûte cher… Heureusement, le prix Marcel Dassault 2016 et la belle enveloppe remise à l’équipe du Pr. Glaichenhaus devraient permettre de pousser cette étude.

Les implications pourraient aller au delà de la schizophrénie... Ainsi, toujours à partir de cette simple analyse de sang, les médecins devraient un jour mieux différencier les états bipolaires et unipolaires chez un malade dépressif, pour mieux adapter leur prescription en conséquence. Et à plus long terme, il sera peut-être un jour possible, en analysant le sang du cordon ombilical, d'estimer la probabilité qu'un nouveau-né présente ultérieurement des troubles de spectre autistiques. L’intérêt : identifier les sujets à risque et proposer un suivi précoce. Le problème : inquiéter inutilement des parents dont les enfants se développeront finalement sans ce trouble. Le débat éthique sur la médecine personnalisée et prédictive est ouvert en psychiatrie.

Source Le Cercle Psy