L’étude présente graphTRIP (graph-based Treatment Response Interpretability and Prediction), une architecture d’apprentissage profond géométrique conçue pour faire progresser la médecine de précision dans le traitement de la dépression. Cet outil permet trois avancées majeures : une prédiction précise de la sévérité de la dépression post-traitement en utilisant uniquement des données cliniques et de neuroimagerie pré-traitement, l’identification de biomarqueurs robustes, et une analyse causale des effets du traitement et de ses mécanismes sous-jacents.
Entraîné sur les données d’un essai clinique comparant la psilocybine et l’escitalopram, le modèle graphTRIP atteint une forte précision prédictive. Il démontre également une excellente capacité de généralisation à un ensemble de données indépendant ainsi qu’à différents atlas cérébraux. Le modèle identifie une connectivité fonctionnelle plus forte au sein des réseaux sensoriels comme un prédicteur robuste d’une moins bonne réponse aux deux traitements. En revanche, l’analyse causale implique les réseaux fronto-pariétal et du mode par défaut comme modérateurs clés de la réponse différentielle. Une signalisation plus forte liée aux récepteurs 5-HT1A et 5-HT2A dans le réseau fronto-pariétal prédit une bonne réponse à l’escitalopram mais une résistance à la psilocybine. Globalement, ce travail contribue à l’avancement de la médecine de précision et à la découverte de biomarqueurs pour la dépression.
L’objectif principal de cette étude est de présenter une approche d’apprentissage profond géométrique (GDL), nommée graphTRIP, pour prédire la réponse individuelle au traitement antidépresseur à partir de données cliniques et d’IRMf pré-traitement. L’étude vise à surmonter les obstacles majeurs à la traduction clinique des modèles prédictifs.
Plus spécifiquement, les objectifs sont de :
- Prédire directement les scores de dépression post-traitement avec une haute précision.
- Assurer que le modèle se généralise à des ensembles de données indépendants et à différents atlas cérébraux.
- Permettre des analyses d’interprétabilité pour identifier les biomarqueurs de la réponse au traitement.
- Étendre le modèle dans un cadre d’inférence causale pour estimer les effets différentiels des traitements (psilocybine vs. escitalopram) pour chaque patient et identifier les modérateurs spécifiques à chaque traitement.
- Participants : L’étude principale inclut 42 patients atteints de trouble dépressif majeur (TDM) issus d’un essai contrôlé randomisé en double aveugle comparant la psilocybine (N=22) à l’escitalopram (N=20). Un second ensemble de données de validation comprend 16 patients atteints de dépression résistante au traitement (DRT) ayant reçu de la psilocybine dans un essai en ouvert.
- Modèle d’IA : Les chercheurs développent un modèle appelé graphTRIP, qui combine un autoencodeur variationnel de graphes-transformeurs (VGAE) avec un perceptron multicouche (MLP). Le VGAE apprend des représentations latentes des graphes cérébraux, qui sont ensuite utilisées par le MLP pour prédire les scores de dépression post-traitement (QIDS).
- Données d’entrée : Les graphes cérébraux sont construits à partir de données d’IRMf fonctionnelle (IRMf) au repos, acquises avant le traitement. Les caractéristiques des nœuds du graphe encodent les valeurs REACT pour les systèmes sérotoninergiques (5-HT1A, 5-HT2A, 5-HTT), et les arêtes représentent la connectivité fonctionnelle. Des données cliniques de base (scores QIDS et BDI) sont également incluses.
- Analyses d’interprétabilité : Deux méthodes sont utilisées : une analyse d’attribution régionale pour estimer la contribution de chaque région cérébrale à la prédiction, et une nouvelle méthode appelée GRAIL (Gradient Alignment for Interpreting Latent-variable models) pour quantifier les associations entre les biomarqueurs du graphe cérébral et la réponse au traitement.
- Inférence causale : Le modèle est étendu à une architecture nommée Medusa-graphTRIP pour estimer les effets individuels du traitement (ITEs) et identifier les modérateurs spécifiques à chaque substance.
- Performance prédictive : Le modèle graphTRIP montre une forte corrélation entre les scores QIDS prédits et réels après traitement (r = 0,7220), surpassant significativement les modèles de régression linéaire basés uniquement sur les données cliniques.
- Généralisation : Le modèle se généralise efficacement à différents atlas cérébraux (Schaefer 200, AAL) sans nécessiter de réentraînement. Après un processus de réglage fin (fine-tuning), il montre également une performance prédictive significative sur un ensemble de données indépendant de patients atteints de dépression résistante au traitement (r = 0,5104).
- Inférence causale : Le modèle Medusa-graphTRIP prédit également les résultats avec une grande précision (r = 0,7315) et estime que la plupart des patients répondent mieux à la psilocybine qu’à l’escitalopram, bien que sept patients soient prédits comme bénéficiant davantage de l’escitalopram.
- Biomarqueurs partagés : Une plus forte connectivité fonctionnelle (FC) au sein des réseaux visuels (VIS) et somatomoteurs (SMN) est associée à une résistance générale au traitement, quel que soit le type d’antidépresseur.
- Biomarqueurs différentiels : Une plus forte signalisation sérotoninergique (via 5-HT1A et 5-HT2A) dans le réseau fronto-pariétal (FPN) est associée à une meilleure réponse à l’escitalopram mais à une résistance à la psilocybine.
Cette étude démontre le potentiel de l’apprentissage profond géométrique pour développer des outils de médecine personnalisée en psychiatrie. Le modèle graphTRIP ne se contente pas de prédire la réponse au traitement, mais offre également des clés de compréhension des mécanismes neurobiologiques sous-jacents.
Les résultats suggèrent l’existence de mécanismes de réponse partagés et spécifiques aux traitements. Les mécanismes partagés, liés à la résistance au traitement, impliquent principalement les cortex sensoriels unimodaux, suggérant qu’une hiérarchie corticale de base pourrait influencer la réponse thérapeutique générale. À l’inverse, les mécanismes spécifiques à chaque substance impliquent les réseaux associatifs d’ordre supérieur comme le réseau du mode par défaut (DMN) et le réseau fronto-pariétal (FPN). Cela indique que la psilocybine et l’escitalopram exercent leurs effets différentiels en modulant la signalisation sérotoninergique via des voies distinctes dans ces réseaux cérébraux complexes. Ces découvertes ouvrent la voie à une sélection de traitements basée sur des données neurobiologiques, rapprochant ainsi les modèles d’apprentissage automatique d’une application clinique concrète.
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