Ce n’est un secret pour personne que les médicaments contre la dépression ne sont pas toujours efficaces, et une étude récente menée par des scientifiques au Japon nous donne un nouveau cadre pour comprendre pourquoi.
La dépression – ou trouble dépressif majeur (TDM) – touche environ 300 millions de personnes dans le monde, mais malgré l’ampleur de la maladie, nous ignorons encore beaucoup de choses sur ses causes.
En termes de traitement, l’un des problèmes les plus flagrants est que la forme la plus courante d’antidépresseurs – les inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (ISRS) – est inefficace pour environ 30 % des patients.
Une nouvelle étude pourrait nous permettre de mieux comprendre pourquoi il en est ainsi, et nous aider à diagnostiquer et à traiter la maladie avec plus de précision.
“On a toujours supposé qu’il existait différents types de dépression et qu’ils influençaient l’efficacité du médicament”, explique Kenji Doya, neuroscientifique informaticien de l’Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University.
“Mais il n’y a pas eu de consensus”
Habituellement, la dépression est diagnostiquée par une évaluation clinique effectuée par des médecins, mais comme il ne s’agit pas d’une science parfaite, ces dernières années, les chercheurs ont de plus en plus cherché à trouver des biomarqueurs potentiels de la dépression.
L’un des moyens d’y parvenir est d’étudier l’activité cérébrale, en surveillant les signaux d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf).
Dans la nouvelle étude, afin de trouver un moyen d’analyser et de catégoriser des sous-types potentiellement différents de dépression, Doya et son équipe ont effectué une analyse en grappes (un exercice de regroupement basé sur des données) sur une série de données de santé fournies par 134 personnes.
La moitié des participants souffraient de dépression, tandis que l’autre moitié était constituée de personnes sans antécédents de cette affection, qui ont servi de témoins.
Les chercheurs ont obtenu de ce groupe des données d’IRMf, des informations sur l’expression génétique et des réponses à des questionnaires cliniques sur leurs habitudes de sommeil, leurs problèmes de santé mentale et d’autres aspects de leur vie.
Une fois toutes les données en main, les chercheurs ont procédé à une analyse en grappes, à la recherche de formes discrètes de relations qui pourraient indiquer des sous-types significatifs de dépression à partir de plus de 3 000 caractéristiques mesurables enregistrées dans l’ensemble des données – un type d’analyse qui, selon l’équipe, n’a jamais été effectué.
(Unité de calcul neuronal/OIST)
“Le principal défi de cette étude était de développer un outil statistique capable d’extraire des informations pertinentes pour regrouper des sujets similaires”, explique le premier auteur de l’étude, le statisticien Tomoki Tokuda.
À l’aide d’un outil analytique spécialisé dans l’étude de données hautement dimensionnelles contenant des types hétérogènes de caractéristiques, que l’équipe a mis au point l’année dernière, les chercheurs ont identifié différents sous-types de dépression, appelés D1, D2 et D3.
D’après les résultats, les individus présentant le sous-type D1 se caractérisent par une connectivité fonctionnelle élevée du cerveau et des antécédents de traumatisme dans l’enfance.
En revanche, les participants du sous-type D2 présentaient une connectivité fonctionnelle élevée du cerveau, mais n’avaient pas d’antécédents de traumatismes infantiles.
Enfin, les personnes du sous-type D3 présentaient une faible connectivité fonctionnelle du cerveau et n’avaient pas subi de traumatisme pendant l’enfance.
L’analyse par grappes a également révélé que les ISRS sont susceptibles d’être efficaces pour les personnes présentant les sous-types D2 et D3 de la dépression, mais que les D1 – ceux qui présentent une connectivité fonctionnelle élevée entre les différentes régions du cerveau et qui ont vécu un traumatisme pendant l’enfance – trouveraient les médicaments inefficaces.
Les chercheurs reconnaissent qu’il faudra d’autres études de plus grande envergure, portant sur un nombre beaucoup plus important de participants, pour confirmer ces résultats, mais la méthodologie qu’ils ont mise au point pourrait constituer un nouveau guide puissant pour aider les chercheurs en santé à comprendre la complexité de la dépression – et à déterminer la place de chaque patient dans l’ensemble.
“Il s’agit de la première étude visant à identifier des sous-types de dépression à partir de l’histoire de vie et des données IRM”, explique M. Doya.
“Elle offre aux scientifiques qui étudient les aspects neurobiologiques de la dépression une direction prometteuse pour poursuivre leurs recherches.”
Les résultats de cette étude sont publiés dans la revue Scientific Reports.