Coupe-comprimé: utiliser l’analyse génétique pour optimiser l’utilisation des antidépresseurs
Le trouble dépressif majeur (TDM) est classé par l’Organisation mondiale de la santé comme le plus grand et unique contributeur du handicap mondial, responsable de 8,1 % de toutes les années vécues avec un handicap dans l’UE(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Chaque année, 25 % de la population de l’UE souffre de dépression ou d’anxiété, avec un coût annuel pour ces pathologies estimé à 170 milliards d’euros(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Un tiers seulement des patients fait l’objet d’une rémission après une première salve de traitement antidépresseur, et un tiers supplémentaire ne répond pas aux multiples protocoles de traitement. La bonne prédiction des patients qui répondront aux antidépresseurs pourrait permettre une attribution plus efficace des ressources. Cela pourrait aussi permettre de générer une réponse plus efficace aux besoins des patients résistants qui pourraient alors être dirigés plus rapidement vers des traitements alternatifs. «Nous utilisons couramment des antidépresseurs, mais nous sommes peu conseillés sur le choix de ces traitements», déclare Chiara Fabbri, chercheuse sur le projet ESTREA. Le projet a cherché à identifier des marqueurs génétiques indiquant si un patient peut bénéficier d’un traitement antidépresseur. «Cela semble facile, mais le fait est que ce processus est influencé non pas par un seul gène, mais par plusieurs variantes différentes à travers le génome», explique Chiara Fabbri. La psychiatre a étudié les données génétiques et cliniques de 1 346 patients auxquels a été diagnostiqué un TDM. En utilisant un modèle d’apprentissage automatique, elle a construit un cadre statistique capable d’identifier sans erreur jusqu’à 73 % de patients atteints de dépression résistante aux traitements. Ce système peut être utilisé directement par les médecins lors de leur premier rendez-vous avec un patient qui présente des signes de dépression. «L’approche classique repose sur les médicaments psychopharmaceutiques, et ce n’est que lorsque le médecin constate qu’un patient ne répond pas aux traitements multiples qu’il décide d’essayer quelque chose de différent», affirme Chiara Fabbri. Ces alternatives comprennent les antidépresseurs associés à la psychothérapie, telles que la thérapie comportementale cognitive. «Cela est plus coûteux, mais nous pouvons mieux la cibler», ajoute‑t-elle. «Même si, au début, nous devons investir davantage de ressources et d’argent, cela va certainement nous permettre de réaliser des économies à moyen et long terme.» Ce modèle devrait aussi permettre d’aider à trouver une issue plus rapide pour les patients souffrant de dépression résistante aux traitements, en diminuant le temps durant lequel ils sont accablés par la maladie. «De cette façon, nous diminuons le handicap associé à la dépression, tout en réduisant aussi les coûts directs et indirects associés», assure Chiara Fabbri. Pour son travail, Chiara Fabbri a obtenu le soutien financier du programme Actions Marie Skłodowska-Curie(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). «Grâce à ce financement, j’ai pu travailler sur ce projet au King’s College de Londres(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), une institution renommée pour ce type d’analyse génétique», ajoute t-elle. «J’ai aussi développé une approche améliorée que personne n’avait utilisée auparavant pour analyser ces données, et cela n’aurait pas été possible non plus.» Les résultats de son travail ont été publiés dans la revue «Translational Psychiatry». Son approche a été adoptée par une équipe de l’Université de Bonn en Allemagne qui étudie aussi les indicateurs de la dépression résistante aux traitements, et Chiara Fabbri espère à l’avenir parfaire ses modèles en utilisant des données issues d’une plus grande biobanque. «Il nous manque vraiment un moyen de personnaliser le traitement, et je pense donc qu’il s’agit d’un domaine pour lequel il y a une réelle possibilité d’amélioration», conclut Chiara Fabbri. «C’est quelque chose qui peut réellement apporter un changement, faire une différence.»
