Dans une étude révolutionnaire publiée dans Molecular Psychiatry, des chercheurs ont utilisé la machine learning et des scanners d’IRM structurale pour prédire l’apparition de la psychose chez des individus présentant un risque clinique élevé (CHR). Cette approche innovante offre de nouvelles perspectives sur le potentiel de diagnostic précoce et de prévention des troubles psychotiques.
L’étude a consisté à collecter des images cérébrales pondérées en T1 par IRM provenant de plus de 2000 individus, y compris des témoins en bonne santé et des personnes à risque de psychose CHR. En utilisant des algorithmes de machine learning, les chercheurs ont développé un classificateur capable de différencier les individus CHR qui ont développé par la suite une psychose (CHR-PS+) de ceux qui ne l’ont pas fait (CHR-PS-) ou dont le statut était inconnu lors du suivi (CHR-UNK).
Les résultats ont révélé que certaines régions spécifiques du cerveau, telles que les régions temporales supérieures, insulaires et frontales, jouent un rôle significatif dans la distinction entre les individus CHR-PS+ et les témoins en bonne santé. En analysant la surface corticale et d’autres caractéristiques neuroanatomiques, le modèle de machine learning a obtenu une précision impressionnante de 85 % dans la catégorisation des individus.
De plus, l’étude a démontré que la capacité prédictive du modèle était plus efficace lorsqu’elle prenait en compte des ajustements non linéaires pour des variables telles que le sexe et l’âge. En intégrant ces facteurs dans le processus de classification, les chercheurs ont pu établir des prédictions plus précises pour les individus CHR.
Bien que le modèle ait montré des promesses pour identifier les individus CHR-PS+, sa performance dans la distinction entre les individus CHR-PS- et les témoins en bonne santé était moins précise. Cependant, ces résultats initiaux posent les bases de futures recherches et de l’amélioration du classificateur.
Les implications de cette étude sont significatives. La détection précoce et l’intervention auprès des individus à risque de psychose peuvent conduire à de meilleurs résultats et à une meilleure qualité de vie. En utilisant des algorithmes de machine learning et des scanners d’IRM, les cliniciens disposent d’un puissant outil qui peut les aider à identifier les personnes qui pourraient bénéficier d’une intervention et d’un soutien précoces.
Bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour valider les résultats et optimiser les performances du modèle, cette étude représente une percée dans le domaine de la recherche psychiatrique. Elle met en évidence le potentiel de la machine learning pour transformer la manière dont nous diagnostiquons et traitons les troubles de santé mentale, améliorant ainsi la vie de nombreuses personnes.
Termes clés et jargon :
1. Risque clinique élevé (CHR) : Fait référence aux individus qui présentent des signes précoces associés au développement d’un trouble particulier.
2. Psychose : Un trouble de santé mentale caractérisé par une perte de contact avec la réalité, y compris des hallucinations, des délires et une pensée désorganisée.
3. Machine learning : Une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de prendre des décisions sans programmation explicite.
4. IRM structurale (sMRI) : Une technique qui utilise des champs magnétiques et des ondes radio pour créer des images détaillées de la structure et de l’anatomie du cerveau.
5. Classificateur : Un algorithme qui, sur la base des données d’entrée, catégorise ou prédit des résultats.
Liens connexes suggérés :
– Molecular Psychiatry : Le site officiel de la revue dans laquelle l’étude a été publiée.
– American Psychiatric Association : Fournit des informations sur la recherche psychiatrique et des ressources pour les professionnels de la santé mentale.
– National Institute of Mental Health (NIMH) : Une institution de recherche de premier plan axée sur la compréhension, le traitement et la prévention des maladies mentales.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl