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Les biomarqueurs électroencéphalographiques pour la prédiction de la réponse au traitement du trouble dépressif majeur : résultats d’une Méta-analyse


American journal of Psychiatry. January 2019

 

Introduction

Le trouble dépressif majeur reste l'une des pathologies les plus  handicapantes dans le monde malgré  la  disponibilité croissante des médicaments et des psychothérapies.

Prévoir l’efficacité du traitement  pourrait augmenter le taux de réponse global au traitement. La valeur potentielle élevée des biomarqueurs de prédiction de traitement a été à l'origine de nombreuses recherches.

L’électroencéphalographie (EEG) est une source prometteuse des biomarqueurs psychiatriques, il  mesure directement l'activité cérébrale. L’EEG est potentiellement plus rentable et moins invasif que les techniques de neuro-imagerie, telles que l'IRM fonctionnelle (IRMf) et le PET Scan qui ont également été proposés comme des biomarqueurs.

Méthode

Les auteurs ont mené une méta-analyse  sur les troubles dépressifs et  la précision diagnostique de l’EEG Quantitatif, ce dernier correspond à l’analyse de l'EEG à l'aide des algorithmes mathématiques normalisés et reproductibles, par opposition à l'inspection visuelle plus courante dans le diagnostic neurologique. Ils se sont basés sur des articles publiés entre janvier 2000 et novembre 2017.

Cette revue a inclus tous les articles utilisant L’EEG Quantitatif (EEGQ) pour prédire la réponse lors d'un épisode dépressif majeur, quelle que soit la population de patients, le traitement ou le marqueur EEGQ. Le principal résultat méta-analytique était l’exactitude avec laquelle on pouvait prédire la réponse au traitement de la dépression, exprimé sous forme de sensibilité, de spécificité et le logarithme de l’odds ratio du diagnostic.

Les auteurs ont également jugé chaque article sur des indicateurs de bonnes pratiques de recherche.

Résultats

 Les biomarqueurs de base et émergents du traitement, examinés qualitativement ces dernières années, incluent des mesures simples telles que le potentiel auditif évoqué dépendant du bruit (LDAEP), la puissance oscillatoire dans les gammes thêta et alpha, et la distribution de ces oscillations à basse fréquence sur le cuir chevelu. Avec la puissance croissante des ordinateurs modernes, des biomarqueurs impliquant de multiples transformations mathématiques du signal EEG sont devenus disponibles.

Les études ont varié dans le degré de résistance au traitement, les détails de l’enregistrement EEG et l’approche analytique et statistique.

Les auteurs soulignent que 70% des études ont prédit  la  réponse aux médicaments,  tandis que la plupart des études restantes ont prédit la réponse à la rTMS. Le citalopram / escitalopram et la venlafaxine ont été les médicaments les plus couramment étudiés, représentant respectivement 23%  et 19% des études sur les médicaments.

 La plupart des marqueurs rapportés provenaient de l’EEG à l'état de repos (70%) et ne localisaient pas la source des données EEG (79%). Les biomarqueurs les plus largement représentés étaient l'énergie EEG basse fréquence (31%) et la « cordance » (19%). La « cordance » est une  mesure combinant plusieurs transformations mathématiques de l’énergie EEG à travers les électrodes, souvent dans le cortex préfrontal, permettant de  mesurer l'activité liée à la perfusion cérébrale.

Dans 76 articles faisant état de 81 biomarqueurs, les estimations méta-analytiques ont montré une sensibilité de 0,72 (IC à 95% = 0,67 à 0,76) et une spécificité de 0,68 (IC à 95% = 0,63 à 0,73). Le logarithme de l'odds ratios du diagnostic était de 1,89 (IC à 95% = 1,56-2,21).

Aucun biomarqueur EEG spécifique et aucun traitement spécifique n'a montré un pouvoir prédictif supérieur à l'estimation de toutes les études dans la méta-régression.

L'analyse du graphique en entonnoir a suggéré un biais de publication important. La plupart des études n'utilisaient pas les pratiques idéales.

Discussion

Les auteurs soulignent que les résultats de cette méta-analyse signifient que  l’EEG quantitatif (EEGQ), tel qu’il est connu actuellement, n’est pas adapté pour une utilisation clinique de routine. Cela ne signifie pas que les recherches dans ce domaine doivent être arrêtées ou ralenties.

De nombreux marqueurs populaires  de l’EEG Quantitatif  ont un substrat biologique significatif. Le potentiel auditif évoqué dépendant du bruit (LDAEP) est fortement lié à la fonction sérotoninergique chez l’animal et chez l’homme. La « cordance » était à l'origine dérivée de mesures hémodynamiques.

Les auteurs ont constaté que  ni « la cordance » ni la réponse au traitement antidépresseur n'ont changé de manière significative chez les répondeurs « placebo », même si les deux ont changé chez les répondeurs aux médicaments.

Les oscillations thêta et alpha soulignées dans les marqueurs EEGQ modernes sont fortement liées à la cognition et à la fonction exécutive. Les résultats obtenus par les auteurs dans cette méta-analyse  n'impliquent pas que les résultats de L’EEGQ ne sont pas réels, mais ils remettent en question la robustesse et la fiabilité des liens entre les listes de contrôle des symptômes et les aspects spécifiques de l'activité cérébrale à l'état de repos.

Conclusion

L’EEG Quantitatif ne semble pas être cliniquement fiable pour prédire la réponse au traitement de la dépression, car la littérature est limitée par la sous-déclaration des résultats négatifs, un manque de validation de l'échantillon et une réplication directe et insuffisante des résultats précédents.

Jusqu'à ce que ces limitations soient corrigées, l’EEG Quantitatif n'est pas recommandé pour guider la sélection du traitement psychiatrique

                                                                                             

                                                                                  DR OUAZZANI YOUSSEF

                                                                                                         Service de Psychiatrie

                                                                                        CHU Hassan II Fès

                                                                                                        Le 31/01/2019

 


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