À retenir
Les patients atteints d’une forme sévère de dépression résistante au traitement (DRT) et répondant à une stimulation cérébrale profonde (SCP) de la région cingulaire sous-callosale (SCP-CSC) peuvent être distingués des sujets non-répondeurs à l’aide de modèles d’intelligence artificielle qui intègrent des mesures cérébrales structurelles et métaboliques, pré- et post-chirurgicales.
Pourquoi est-ce important
La DRT est une affection fréquente et invalidante qui entraîne des taux élevés de morbidité et de mortalité. La SCP est un traitement ayant démontré une bonne réussite dans plusieurs affections psychiatriques, et un patient sur deux avec une DRT sévère obtiendra une amélioration clinique à long terme grâce au traitement par SCP-CSC.
Il est donc d’une importance vitale de déterminer quels patients atteints de DRT répondront à l’intervention par SCP-CSC. Les investigateurs ont examiné plusieurs facteurs, notamment les caractéristiques neurocognitives, l’activité à l’électroencéphalographie, le métabolisme du glucose, le volume cérébral et d’autres caractéristiques neuroanatomiques, à l’inclusion et après l’intervention chirurgicale.
Cette approche d’intelligence artificielle alimentée par un vaste groupe de données, riche en données d’imagerie, provenant de patients atteints d’une DRT traitée par SCP-CSC, permet de clarifier les caractéristiques des sujets répondeurs et des sujets non-répondeurs.