Pour diagnostiquer et évaluer l’évolution des troubles de la conscience, il est plus efficace d’utiliser des modèles d’intelligence artificielle multimodaux, incluant différentes techniques d’exploration. Plus les modalités s’additionnent, plus le modèle est précis dans ses prédictions. Ce sont les résultats d’une étude menée par une équipe de l’Institut du cerveau (ICM), ayant développé un outil automatisé capable d’intégrer ces différents paramètres et testé auprès de 400 patients dans trois centres de soins européens.
En soins intensifs, certains patients lésés cérébraux, apparemment inconscients, relèvent du spectre étendu des troubles de la conscience. Parmi eux, le syndrome d'éveil non-répondant (anciennement état végétatif) se caractérise par des cycles veille-sommeil normaux ; les patients ouvrent les yeux et respirent seuls, mais ne semblent pas capables d’interagir avec leur environnement. L'état de conscience minimale, lui, révèle des signes fugaces de conscience : un regard qui suit un objet, une réaction à une voix familière, une ébauche de geste en réponse à une sollicitation. Dans ces deux cas, l’évaluation comportementale de la conscience est souvent trompeuse.
Il n’existe pas de frontière nette entre un état de conscience altéré et un niveau de conscience normal
Dragana Manasova, ancienne doctorante au Picnic Lab de l’Institut du cerveau
« Il n’existe pas de frontière nette entre un état de conscience altéré et un niveau de conscience normal », explique Dragana Manasova, ancienne doctorante au sein du Picnic Lab à l’ICM et première autrice de l’étude publiée dans Brain. « Par convention, les médecins estiment que les patients commencent à se rétablir quand ils sont capables de communiquer et de manipuler des objets. Toutefois, leur état fluctue fortement et nous ne savons pas toujours quand cette amélioration pourra survenir », ajoute-t-elle.
La multimodalité est plus efficace
Les chercheurs ont évalué la combinaison de six techniques d’exploration, qui capturent chacune un aspect distinct du fonctionnement cérébral : électroencéphalographie haute densité (EEG) au repos et pendant une tâche auditive, IRM anatomique (IRMa) et fonctionnelle (IRMf), IRM de diffusion (IRMd), et tomographie par émission de positons (TEP). De tels algorithmes multimodaux, combinant des données issues de différentes sources, permettent une plus grande fiabilité pour les prédictions. Ainsi, plus l’on augmente le nombre de modalités, meilleures sont les performances du modèle.
Les chercheurs ont pu valider leur outil avec des données provenant d’autres centres adoptant des paramètres d’acquisition différents. Cela démontre son adaptabilité à des contextes cliniques variés.
Les modalités qui contribuent le mieux au diagnostic ne sont pas nécessairement les mêmes que celles qui prédisent l'évolution du patient
Des modalités diagnostiques et pronostiques différentes
Les chercheurs montrent aussi que les modalités qui contribuent le mieux au diagnostic ne sont pas nécessairement celles qui prédisent l'évolution du patient. « L’objectif de notre étude était de réunir un large éventail de données cliniques et d’imagerie cérébrale au sein d’un cadre d’analyse unique et cohérent », explique Dragana Manasova. « En combinant ces sources d’information riches et complémentaires, nous avons cherché à mieux comprendre des états cérébraux complexes, au plus près de la réalité clinique », ajoute-t-elle.
Ainsi, les mesures fonctionnelles de l’activité cérébrale métabolique (TEP) ou électrique (EEG) possèdent une bonne précision diagnostique de l’état de conscience mais sont peu efficaces pour prédire son évolution. Pour le pronostic, ce sont les mesures structurelles (IRM), qui capturent la préservation structurelle du cerveau et de ses réseaux, qui s’avèrent les plus pertinentes.
Plus précisément, pour la classification diagnostique, les meilleures précisions concernaient la TEP (0,73), l’IRMd (0,69) et l’EEG pendant une tâche auditive (0,69). Ainsi, la TEP était particulièrement apte à discriminer les patients en état d’éveil non-répondant de ceux en état de conscience minimale. Du côté pronostique, les meilleures précisions étaient obtenues par l’IRMd (0,74) et l’IRMf (0,63).
Ces désaccords entre modalités sont particulièrement fréquents chez les patients qui finissent par s’améliorer. Ainsi, ces divergences se révèlent complémentaires et pourraient signaler la présence d’« îlots de conscience » que ne révèle pas toujours l’observation clinique. « Ce travail nous renseigne aussi sur la manière dont les analyses computationnelles, y compris les modèles d’intelligence artificielle, peuvent soutenir la prise de décision médicale et aider les cliniciens à faire des choix plus éclairés », explique Dragana Manasova.
Un outil disponible en clinique
« Maintenant que nous avons démontré la puissance et l’utilité de l’analyse multimodale pour assister les cliniciens, notre but est de faire adopter cet outil dans les centres experts », explique Jacobo Sitt, coresponsable du Picnic Lab à l’Institut du Cerveau. « En effet, l’évaluation clinique des patients en état de conscience altérée n’est pas menée de la même manière partout ; elle peut varier en fonction des pays, cultures professionnelles, ou de l’accès aux technologies de pointe. Notre but est que tous les cliniciens aient le même cadre de référence, et puissent produire des données comparables pour faire avancer la recherche sur la conscience. »
Notre but est de faire adopter notre outil par les centres experts
Jacobo Sitt, coresponsable du Picnic Lab à l’Institut du cerveau
L’outil développé par l’équipe, commercialisé par la société Neurometers cofondée par Jacobo Sitt, se présente sous la forme d’un petit boîtier facile à utiliser dans un environnement de soins. Il propose une évaluation synthétique et probabiliste de l’état du patient, ce qui laisse à l’équipe médicale toute la latitude nécessaire pour enrichir l’analyse. « Cet outil ne remplace pas l’expertise humaine, mais il offre un moyen d’objectiver des observations cliniques souvent ambiguës et de personnaliser la prise en charge du patient, en vue du meilleur rétablissement possible », conclut le chercheur. « Il nous permet également de mieux comprendre le lien entre la biologie du cerveau et l’expérience subjective. »
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