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Imagerie cérébrale en psychiatrie : applications cliniques actuelles et défis à venir

Published online by Cambridge University Press:  17 April 2020

D. Drapier
Affiliation:
Centre hospitalier Guillaume-Regnier, pôle hospitalo-universitaire de psychiatrie adulte, Rennes, France
Corresponding
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Abstract

Ce symposium a pour objectif de faire la lumière sur trois axes de développement de l’imagerie cérébrale en psychiatrie. La première communication porte sur l’imagerie de cohorte. Celle-ci permet l’étude des variations des caractéristiques (ou phénotypes) d’imagerie cérébrale dans le temps et du rôle des facteurs endogènes (ex. : rechutes de la maladie, observance & facteurs génétiques) et exogènes (ex. : stress & prises de toxiques). La maîtrise des techniques d’imagerie longitudinale se heurte cependant à des défis méthodologiques tels que la maîtrise des outils nécessaires pour équilibrer les pré-traitements sur l’ensemble des données [1], le développement d’outils statistiques permettant d’obtenir suffisamment de puissance mais également capables de s’adapter aux aléas du suivi de cohorte (perdu de vue notamment) [2]) et enfin la question de l’intégration d’une approche multimodale et d’un suivi longitudinal en imagerie. Dans la continuité avec cette dernière question, la seconde communication traite de l’emploi de l’approche multimodale en imagerie cérébrale afin d’explorer la connectivité anatomique (au moyen de l’imagerie par tenseur de diffusion) et fonctionnelle (à l’aide de l’imagerie fonctionnelle de repos). Sur le socle de l’état hallucinatoire chronique et des différentes modalités sensorielles (auditives et visuelles), l’approche multimodale permet de revisiter les premières descriptions cliniques des hallucinations [3]. Plus sensibles que leurs homologues cliniques, les phénotypes d’imagerie permettent un gain de puissance considérable des lors qu’il s’agit d’évaluer un pronostic. À cette fin, les traitements statistiques multivariés des phénotypes d’imagerie marquent une rupture avec l’approche univariée (i.e. voxel par voxel) jusqu’ici dominante dans le champ de l’imagerie fonctionnelle [4]. C’est dans ce cadre conceptuel que s’inscrit la troisième communication qui décrira la valeur prédictive des phénotypes d’imagerie et comment l’imagerie peut affiner le pronostic des sujets à très haut risque de transition psychotique [5]. Chacun des orateurs fera l’état des connaissances actuelles dans le domaine, en évoquant les applications cliniques possibles, mais aussi les perspectives futures en termes de recherche et d’applications aux soins.

Type
S13
Copyright
Copyright © European Psychiatric Association 2014

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References

Reuter, M.Schmansky, N.J.Rosas, H.D.Fischl, B.Within-subject template estimation for unbiased longitudinal image analysis. Neuroimage 2012; 61: 14021418CrossRefGoogle ScholarPubMed
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Orrù, G.Pettersson-Yeo, W.Marquand, A.F.Sartori, G.Mechelli, A.Using Support Vector Machine to identify imaging biomarkers of neurological and psychiatric disease: a critical review. Neurosci Biobehav Rev 2012; 36: 11401152CrossRefGoogle ScholarPubMed
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