Les patients dans le coma en soins intensifs, par exemple après un arrêt cardiaque, sont la cible de projets de recherche depuis de nombreuses années. L’une des questions clés est de savoir comment prédire l’issue après le coma. Les approches actuelles sont souvent basées sur une évaluation qualitative des modèles d’électroencéphalogramme (EEG). Ils sont relativement lents, prennent du temps et dépendent d’une expertise clinique avancée. De plus, ils sont soumis à une variabilité individuelle entre les experts impliqués. Compte tenu de l’importance et de la fréquence du problème, de nouvelles approches impliquant l’informatique et l’IA sont étudiées dans le monde entier.
Dans cette étude, l’équipe de recherche s’est concentrée sur la façon dont le son était traité dans le cerveau le premier jour après l’apparition du coma. Ils ont examiné les mesures de la synchronie neuronale et de la complexité neuronale avec des méthodes quantitatives à l’aide d’outils informatiques.
Sommaire
La synchronie neuronale dans le traitement du son est la clé
L’étude comprenait deux groupes : 67 patients dans le coma après un arrêt cardiaque et 13 témoins sains. Une série de sons purs a été jouée et les réponses cérébrales ont été enregistrées dans les signaux EEG. L’étude a révélé que la synchronie neuronale était prédictive d’une issue favorable après le coma. Sigurd Lerkerød Alnes, premier auteur explique : «Nous avons trouvé dans deux cohortes de patients différentes que les patients qui survivent plus tard au coma avaient une synchronie neuronale plus élevée en réponse aux sons pendant le premier jour que ceux qui n’en avaient pas. En fait, la synchronie neuronale des survivants est à des niveaux impossibles à distinguer de celle des témoins sains et conscients.»
Une nouvelle approche
Au cas où les résultats initiaux présentés dans cette publication seraient confirmés dans de futures études plus importantes, la nouvelle approche offrira une série d’avantages dans la mise en œuvre clinique : (a) elle repose sur un enregistrement EEG de 20 minutes, effectué au chevet du patient dans l’unité de soins intensifs ; (b) il fonctionne avec des données très précoces (premier jour) de coma et fournit un pronostic de résultat à trois mois ; (c) il s’appuie sur des outils informatiques qui quantifient la synchronie neuronale des réponses EEG à ces sons et fournit des informations pronostiques rapides et impartiales.
Complexité neuronale surprenante
Selon la littérature, la complexité de l’activité neuronale devrait être réduite en l’absence de conscience. Avec la perte de conscience, le traitement neuronal du cerveau perd du contenu informationnel, diminuant ainsi la complexité de son activité. Cet effet n’a été trouvé dans l’étude que pour le groupe de survivants. Dans le groupe des non-survivants, la complexité était très étendue, en partie au-dessous et en partie au-dessus des valeurs de complexité des contrôles sains et conscients. Le professeur Dr. Athina Tzovara explique : «Dans notre étude, nous nous sommes concentrés sur un cas spécifique de perte de conscience – le premier jour après le début du coma. C’est juste quelques heures après que les patients ont souffert d’une ischémie globale, et alors que leur électrophysiologie et leur métabolisme subissent des changements drastiques. Leurs réponses cérébrales manquent de structure, ce qui entraîne une décharge neuronale plus spontanée ou «bruyante», ce qui peut entraîner une plus grande complexité ou un bruit neuronal dans leurs signaux EEG.»
Prochaines étapes et future mise en œuvre clinique
Les résultats de cette étude sont encourageants et appellent à des investigations supplémentaires dans des groupes plus importants impliquant des centres médicaux supplémentaires. Pour aller de l’avant, l’équipe de recherche souhaite travailler avec des groupes de patients plus importants. Prof. Dr. Athina Tzovara décrit les prochaines étapes : «Notre groupe est situé entre NeuroTec, la plate-forme interdisciplinaire du Département de neurologie qui se concentre sur la recherche translationnelle, et l’Institut d’informatique de l’Université de Berne. Notre travail renforce l’idée que les méthodes informatiques peuvent être introduites dans la routine clinique pour aider à la prise de décision clinique. Nous devons valider ces résultats dans des cohortes de patients plus importantes et dans plusieurs hôpitaux avant d’envisager leur utilisation dans les soins intensifs.»
De plus, cette étude fait partie de la Coopération de recherche interfacultaire de l’Université de Berne – Decoding Sleep (https://www.sleep.unibe.ch/). Les chercheurs espèrent utiliser les résultats de cette étude pour étendre les investigations dans d’autres états de conscience réduite, tels que le sommeil.
