Le suicide pourrait être prédit avec l'imagerie cérébrale

Et s'il était possible de prédire quelles personnes courent un risque élevé de suicide? Les chercheurs nous ont peut-être rapproché d'un tel exploit, après avoir mis au point une technique d'imagerie cérébrale capable d'identifier les individus ayant des tendances suicidaires.
Les chercheurs affirment que leur nouvel algorithme pourrait identifier les individus à haut risque de suicide.

Le suicide est la dixième cause de décès aux États-Unis. Chaque année, environ 44 193 Américains se suicident, soit l'équivalent d'environ 121 suicides par jour.

Les facteurs de risque de comportement suicidaire comprennent des sentiments de dépression, d'anxiété et de stress, des antécédents de maladie mentale et des antécédents d'abus de drogues ou d'alcool.

Faire preuve d'une agressivité accrue, de l'isolement ou d'une plus grande consommation d'alcool ou de drogues, ou parler de suicide ou être un fardeau pour les autres peut être un signe de suicide.

Cependant, la seule façon de savoir si une personne va tenter de se suicider est de déterminer ce qui se passe dans sa tête. Une nouvelle étude a peut-être découvert une façon de faire exactement cela.

Des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon (CMU) et de l’Université de Pittsburgh - tous deux situés à Pittsburgh, en Pennsylvanie - ont mis au point une méthode d’imagerie cérébrale capable de distinguer avec précision les individus avec et sans pensées suicidaires.

Le co-auteur de l'étude, Marcel Just, du Département de psychologie de la CMU, et ses collègues ont récemment publié leurs résultats dans la revue. Comportement humain nature.

Utiliser l'IRMf pour prédire le risque de suicide

Pour leur étude, les chercheurs ont inscrit 34 participants. Parmi ceux-ci, 17 avaient des tendances suicidaires et 17 étaient des sujets témoins.

Les participants ont tous reçu trois listes de 10 mots. L'un comprenait des mots avec des associations négatives (telles que "mal", "cruauté" et "trouble"), un comprenait des mots positifs (tels que "bon", "insouciant" et "louange"), au suicide (tels que "la mort", "sans espoir" et "en détresse").

Les listes de mots étant présentées aux sujets, ils ont subi une IRM fonctionnelle du cerveau, ce qui a permis aux chercheurs de surveiller leur réponse neuronale à chaque mot.

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Les scientifiques ont constaté que la réponse neurale des sujets à six mots - «mort», «cruauté», «trouble», «insouciance», «bien» et «éloge» - dans cinq régions cérébrales spécifiques était la meilleure pour distinguer les participants. tendances suicidaires et les contrôles.

En formant un "algorithme d'apprentissage automatique" pour utiliser ces données, les chercheurs ont découvert qu'ils étaient capables d'identifier des sujets avec ou sans tendance suicidaire avec une précision de 91%.

Ensuite, l'équipe a divisé les personnes ayant des tendances suicidaires en deux groupes: celles qui avaient tenté de se suicider et celles qui ne l'avaient pas fait. Ils ont constaté que leur algorithme était capable de distinguer ces deux groupes avec une précision de 94%.

Identifier les émotions derrière les mots

Les chercheurs ont ensuite cherché à déterminer les mécanismes à l'origine des réponses neuronales variables entre les participants ayant des tendances suicidaires et le groupe témoin.

Plus précisément, ils voulaient savoir quelles émotions étaient évoquées lorsque les sujets pensaient aux six mots utilisés pour identifier les idées et comportements suicidaires.

Pour parvenir à leurs conclusions, l'équipe a ajouté des signatures neuronales à différentes émotions - notamment la tristesse, la colère, la honte et la fierté - à leur algorithme d'apprentissage automatique.

Ils ont constaté que le nouvel algorithme était précis à 85% dans l'identification des sujets ayant des tendances suicidaires.

"Le bénéfice de cette dernière approche, dit Just, parfois appelé intelligence artificielle explicable, est plus révélateur de ce qui distingue les deux groupes, à savoir les types d'émotions évoqués par les mots discriminants."

"Les personnes ayant des idées suicidaires éprouvent des émotions différentes lorsqu'elles réfléchissent à certains concepts", poursuit-il. "Par exemple, le concept de" mort "évoquait plus de honte et plus de tristesse dans le groupe qui pensait au suicide. Cette compréhension supplémentaire pourrait suggérer une voie vers un traitement qui tente de modifier la réponse émotionnelle à certains concepts."

Un outil pour prédire le suicide?

Les chercheurs notent que leurs résultats doivent être reproduits dans une cohorte plus large, mais ils croient que la technique est prometteuse pour identifier les personnes à haut risque de comportement suicidaire.

"Des tests supplémentaires de cette approche dans un échantillon plus grand détermineront sa généralité et sa capacité à prédire les comportements suicidaires futurs et pourraient donner aux cliniciens à l’avenir un moyen d’identifier, de surveiller et peut-être d’intervenir avec la pensée altérée et souvent déformée caractérise les individus gravement suicidaires. "

Co-auteur de l'étude David Brent, Université de Pittsburgh

Barry Horwitz - chef de la Section d'imagerie et de modélisation cérébrales à l'Institut national sur la surdité et autres troubles de la communication, qui fait partie des National Institutes of Health (NIH) - commente l'algorithme dans un éditorial accompagnant l'étude.

Il affirme que si les résultats de l'étude sont confirmés dans des recherches futures, "on peut alors affirmer que la neuroimagerie fonctionnelle peut devenir un outil médical majeur pour le diagnostic et / ou l'évaluation de l'efficacité des troubles psychiatriques."