Utilisation de l'ElectroEncéphaloGramme (EEG) pour diagnostiquer les troubles du spectre autistique chez les nourrissons
Mardi 22 Février 2011
Traduction : G.M.
Les systèmes d'apprentissage assisté par ordinateur repèrent des différences en matière de connectivité du cerveau.
Un physicien spécialiste des calculs et un chercheur en neurosciences cognitives du Children's Hospital de Boston ont mis au point les prémices d'un test non invasif pour évaluer le risque d'autisme d'un enfant. Il combine l'électroencéphalogramme standard (EEG), qui enregistre l'activité électrique dans le cerveau, avec une machine d'apprentissage d'algorithmes. Dans une étude pilote, leur système avait 80 pour cent de précision dans la distinction entre des nourrissons de 9mois, connus pour être à haut risque d'autisme et un groupe contrôle d'enfants du même âge.
Bien que cet ouvrage, publiée le 22 février 2011 en ligne sur le journal BMC Medicine, nécessite une validation et quelques raffinements, il propose un moyen sûr et pratique pour identifier les nourrissons à risque élevé de développer l'autisme en mettant en évidence des différences qui apparaissent très tôt dans l'organisation et le fonctionnement du cerveau. Cela permettrait aux parents de commencer les interventions comportementales une à deux années avant le diagnostic d'autisme lorsqu'il est diagnostiqué par des tests comportementaux traditionnels.
"L'activité électrique produite par le cerveau donne bien plus d'informations que nous le pensions», explique William Bosl, PhD, un chercheur informaticien en neuro-programme du Children's Hospital. "Les algorithmes informatiques peuvent mettre en évidence des patrons dans les lignes ondulées que l'œil ne peut pas voir."
Bosl, Charles A. Nelson, Ph.D., directeur de recherche au Developmental Medicine Center at Children's, et ses collègues ont enregistré les signaux EEG au repos de 79 bébés , âgés des 6 à 24 mois participant à une étude plus vaste visant à trouver des marqueurs de risque très précoce de l'autisme. Quarante-six enfants avaient un frère plus âgé ayant un diagnostic confirmé de trouble du spectre autistique (TSA); les 33 autres n'avaient pas d'antécédents familiaux de TSA.
Pendant que les bébés regardaient un assistant de recherche faire des bulles, des enregistrements ont été effectués au moyen d'un casque-résille, parsemé de 64 électrodes, posé sur leurs cuirs chevelus. Lorsque cela est possible, les tests ont été répétés à l'âge de 6, 9, 12, 18 et 24 mois.
Bosl a ensuite pris les lectures EEG des ondes cérébrales pour chaque électrode et calculé leur entropie multi modifiés (MMSE) - une mesure empruntée à la théorie du chaos, qui quantifie le degré d'aléa dans un signal, à partir duquel les caractéristiques de la production d'un signal peuvent être déduites. Dans ce cas, les modèles de l'activité électrique du cerveau donnent des informations indirectes sur la façon dont le cerveau est câblé: la densité des neurones dans chaque partie du cerveau, comment les connexions sont organisées, entre elles et la part des respective des connexions de courte et longue distance.
Les chercheurs ont examiné l'entropie de chaque canal EEG, qui est censé contenir des informations sur la densité des connexions neuronales dans la région du cerveau à proximité de chaque électrode.
"Beaucoup de neuroscientifiques pensent que l'autisme reflète un « syndrome de déconnexion », dans lequel les populations de neurones ne parviennent pas à communiquer efficacement entre elles », explique Nelson. "Le présent document soutient cette hypothèse en suggérant que le cerveau des nourrissons à haut risque pour le développement d'autisme présentent différents modes de connectivité neurale, bien que la relation entre l'entropie et la densité des arbres de neurones reste à explorer." (Arbres de neurones sont des projections de neurones qui forment des synapses ou connexions avec d'autres neurones.)
En moyenne, la plus grande différence a été observée à 9 mois d'âge. Les chercheurs notent qu'à 9 mois, les bébés subissent d'importants changements dans leur fonction cérébrale, qui sont critiques pour l'émergence du plus haut niveau des compétences sociales et de la communication - compétences souvent altérée dans les TSA.
Pour des raisons qui restent à être explorées, il y a une différence en fonction du sexe: la précision de la classification a été plus grande pour les filles à 6 mois et est restée élevée chez les garçons de 12 et 18 mois.
Dans l'ensemble, toutefois, la distinction entre le groupe à haut risque et des contrôles a été plus faible lorsque les bébés ont été testés à 12 à 24 mois. Les auteurs supposent que le groupe à haut risque peut avoir une vulnérabilité génétique à l'autisme qui peuvent être influencés et parfois atténué par des facteurs environnementaux.
Bosl espère suivre le groupe à haut risque au fil du temps et de comparer les patterns EEG chez ceux qui reçoivent un diagnostic de TSA et qui semblent se développer normalement -, puis comparer les deux groupes pour les contrôles.
"Avec suffisamment de données, je voudrais suivre la trajectoire entière de chaque enfant de 6 à 24 mois", ajoute Bosl. «La tendance au fil du temps peut être plus importante que la valeur à un âge donné."
Bien que les tests pour le risque de l'autisme grâce à l'EEG peut paraître peu pratique à mettre en œuvre sur une grande échelle, il est peu coûteux, sûr, ne nécessite pas de sédation (contrairement à l'IRM). Il faut seulement quelques minutes pour le réaliser et cela peut être fait dans un cabinet de médecin. Bosl explique qu'il existe déjà des données présentant des différences de modèles d'EEG pour la schizophrénie, la dépression majeure et le SSPT,
Bosl a également commencé à recueillir des données auprès des enfants plus âgés de 6 à 17 ans, et espère un jour avoir assez de sujets pour être en mesure de comparer les patterns EEG pour différents types de TSA.
Mardi 22 Février 2011
Traduction : G.M.
Les systèmes d'apprentissage assisté par ordinateur repèrent des différences en matière de connectivité du cerveau.
Un physicien spécialiste des calculs et un chercheur en neurosciences cognitives du Children's Hospital de Boston ont mis au point les prémices d'un test non invasif pour évaluer le risque d'autisme d'un enfant. Il combine l'électroencéphalogramme standard (EEG), qui enregistre l'activité électrique dans le cerveau, avec une machine d'apprentissage d'algorithmes. Dans une étude pilote, leur système avait 80 pour cent de précision dans la distinction entre des nourrissons de 9mois, connus pour être à haut risque d'autisme et un groupe contrôle d'enfants du même âge.
Bien que cet ouvrage, publiée le 22 février 2011 en ligne sur le journal BMC Medicine, nécessite une validation et quelques raffinements, il propose un moyen sûr et pratique pour identifier les nourrissons à risque élevé de développer l'autisme en mettant en évidence des différences qui apparaissent très tôt dans l'organisation et le fonctionnement du cerveau. Cela permettrait aux parents de commencer les interventions comportementales une à deux années avant le diagnostic d'autisme lorsqu'il est diagnostiqué par des tests comportementaux traditionnels.
"L'activité électrique produite par le cerveau donne bien plus d'informations que nous le pensions», explique William Bosl, PhD, un chercheur informaticien en neuro-programme du Children's Hospital. "Les algorithmes informatiques peuvent mettre en évidence des patrons dans les lignes ondulées que l'œil ne peut pas voir."
Bosl, Charles A. Nelson, Ph.D., directeur de recherche au Developmental Medicine Center at Children's, et ses collègues ont enregistré les signaux EEG au repos de 79 bébés , âgés des 6 à 24 mois participant à une étude plus vaste visant à trouver des marqueurs de risque très précoce de l'autisme. Quarante-six enfants avaient un frère plus âgé ayant un diagnostic confirmé de trouble du spectre autistique (TSA); les 33 autres n'avaient pas d'antécédents familiaux de TSA.
Pendant que les bébés regardaient un assistant de recherche faire des bulles, des enregistrements ont été effectués au moyen d'un casque-résille, parsemé de 64 électrodes, posé sur leurs cuirs chevelus. Lorsque cela est possible, les tests ont été répétés à l'âge de 6, 9, 12, 18 et 24 mois.
Bosl a ensuite pris les lectures EEG des ondes cérébrales pour chaque électrode et calculé leur entropie multi modifiés (MMSE) - une mesure empruntée à la théorie du chaos, qui quantifie le degré d'aléa dans un signal, à partir duquel les caractéristiques de la production d'un signal peuvent être déduites. Dans ce cas, les modèles de l'activité électrique du cerveau donnent des informations indirectes sur la façon dont le cerveau est câblé: la densité des neurones dans chaque partie du cerveau, comment les connexions sont organisées, entre elles et la part des respective des connexions de courte et longue distance.
Les chercheurs ont examiné l'entropie de chaque canal EEG, qui est censé contenir des informations sur la densité des connexions neuronales dans la région du cerveau à proximité de chaque électrode.
"Beaucoup de neuroscientifiques pensent que l'autisme reflète un « syndrome de déconnexion », dans lequel les populations de neurones ne parviennent pas à communiquer efficacement entre elles », explique Nelson. "Le présent document soutient cette hypothèse en suggérant que le cerveau des nourrissons à haut risque pour le développement d'autisme présentent différents modes de connectivité neurale, bien que la relation entre l'entropie et la densité des arbres de neurones reste à explorer." (Arbres de neurones sont des projections de neurones qui forment des synapses ou connexions avec d'autres neurones.)
En moyenne, la plus grande différence a été observée à 9 mois d'âge. Les chercheurs notent qu'à 9 mois, les bébés subissent d'importants changements dans leur fonction cérébrale, qui sont critiques pour l'émergence du plus haut niveau des compétences sociales et de la communication - compétences souvent altérée dans les TSA.
Pour des raisons qui restent à être explorées, il y a une différence en fonction du sexe: la précision de la classification a été plus grande pour les filles à 6 mois et est restée élevée chez les garçons de 12 et 18 mois.
Dans l'ensemble, toutefois, la distinction entre le groupe à haut risque et des contrôles a été plus faible lorsque les bébés ont été testés à 12 à 24 mois. Les auteurs supposent que le groupe à haut risque peut avoir une vulnérabilité génétique à l'autisme qui peuvent être influencés et parfois atténué par des facteurs environnementaux.
Bosl espère suivre le groupe à haut risque au fil du temps et de comparer les patterns EEG chez ceux qui reçoivent un diagnostic de TSA et qui semblent se développer normalement -, puis comparer les deux groupes pour les contrôles.
"Avec suffisamment de données, je voudrais suivre la trajectoire entière de chaque enfant de 6 à 24 mois", ajoute Bosl. «La tendance au fil du temps peut être plus importante que la valeur à un âge donné."
Bien que les tests pour le risque de l'autisme grâce à l'EEG peut paraître peu pratique à mettre en œuvre sur une grande échelle, il est peu coûteux, sûr, ne nécessite pas de sédation (contrairement à l'IRM). Il faut seulement quelques minutes pour le réaliser et cela peut être fait dans un cabinet de médecin. Bosl explique qu'il existe déjà des données présentant des différences de modèles d'EEG pour la schizophrénie, la dépression majeure et le SSPT,
Bosl a également commencé à recueillir des données auprès des enfants plus âgés de 6 à 17 ans, et espère un jour avoir assez de sujets pour être en mesure de comparer les patterns EEG pour différents types de TSA.
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